基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割

赖小波; 许茂盛; 徐小媚

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基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割

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cqvip:糖尿病视网膜病变是成年人致盲首因,视网膜血管分割是诊断糖尿病视网膜病变的基础.为提高视网膜血管分割准确性,提出一种基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割算法.首先,预处理后分别构建数学形态学、匹配滤波器、尺度空间分析、多尺度线检测和神经网络模型初步分割视网膜血管,为减少噪声取五个分割结果的均值作为初步输出.其次,设计掩膜分离渗出物和视盘,将数学形态学模型分割结果替换掩膜白色区域,并融合初步输出生成组合结果.最后,考虑视网膜血管先验知识,对组合结果阈值分割和区域迭代生长后获取最终结果.实验结果表明,该算法分割DRIVE和STARE眼底图像库视网膜血管的检测精度、敏感度和特异性分别为0.9457、0.7843、0.9815以及0.9472、0.7826、0.9803,优于多数经典算法.

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来源
《电子学报》 |2019年第12期|2611-2621|共11页
作者
赖小波; 许茂盛; 徐小媚;
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作者单位

浙江中医药大学医学技术学院浙江杭州310053;

浙江中医药大学第一临床医学院浙江杭州310006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
视网膜血管; 自动分割; 多模型融合; 区域迭代生长;

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