曲線演化模型及其在視網(wǎng)膜圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、高血壓、心臟病等血管類疾病是嚴(yán)重危害人類健康的常見(jiàn)疾病,而血管影像是目前此類疾病診斷和治療的一個(gè)重要手段。隨著成像技術(shù)發(fā)展與成像分辨率的提高,現(xiàn)代影像設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)單純依靠人工判讀已不現(xiàn)實(shí)。以圖像處理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)是解決這一難題的有效途徑。本文針對(duì)視網(wǎng)膜圖像具有血管細(xì)小、拓?fù)鋸?fù)雜、密度不均等特點(diǎn),借助曲線演化模型在結(jié)合上層先驗(yàn)知識(shí)與底層圖像信息方面的優(yōu)勢(shì),研究了視網(wǎng)膜圖像血管的分割方法,以滿足計(jì)算機(jī)輔助診斷中目標(biāo)定位與

2、量化評(píng)估的需求。主要內(nèi)容如下:
  (1)針對(duì)傳統(tǒng)參數(shù)曲線演化模型對(duì)初始化位置要求嚴(yán)格,與氣球力模型無(wú)法改變外力方向的問(wèn)題,本文提出一種區(qū)域概率密度外力模型。通過(guò)利用前二者忽略的區(qū)域灰度分布統(tǒng)計(jì)信息,建立了不同區(qū)域的參數(shù)化模型,在判斷每個(gè)局部區(qū)域?qū)儆诟髂P偷母怕驶A(chǔ)上,決定曲線的演化速度大小與方向,從而在增加外力捕捉范圍的同時(shí)避免了泄漏發(fā)生。
  (2)由于幾何曲線演化模型具有能夠改變自身拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn),主要研究了基于區(qū)域的

3、曲線演化模型。針對(duì)局部區(qū)域擬合模型(LBF)分割血管這種細(xì)長(zhǎng)結(jié)構(gòu)時(shí)出現(xiàn)的尺度選擇與分割精度的矛盾,通過(guò)加入局部區(qū)域灰度信息,擴(kuò)展了距離函數(shù)的維度定義,較好的改善了上述問(wèn)題。
  (3)結(jié)合視網(wǎng)膜圖像中血管與視乳頭分割的應(yīng)用要求,利用了上述討論的曲線演化模型對(duì)二者分割:1)在分割血管時(shí),由于視網(wǎng)膜圖像背景復(fù)雜、成像不均,需先利用Gabor變換增強(qiáng)血管特征以利于后續(xù)分割。在研究梯度幅值表達(dá)邊緣特征不足的基礎(chǔ)上,提出了一種基于向量流的邊

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