改进模糊C均值与CNN在视网膜血管精准分割与分类中的应用提升

本文主要探讨了一种结合改进的模糊C均值（Modified Fuzzy C-Means, MFCM）聚类算法和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在视网膜血管分割与分类领域的创新方法。在当前的医学诊断中，视网膜血管对检测视网膜病变具有重要意义，因此精确的血管分割对于病理检查至关重要。 研究首先从公开的数据库，如DRIVE（Digital Retina Images for Vessel Extraction）和STARE（Structured Analysis of the Retina）中获取数字视网膜图像，这两个数据集被广泛用于血管分割的研究。使用MFCM算法对这些图像进行处理，它在此处作为预处理技术，旨在通过其自适应性和迭代优化能力提高血管边缘的识别精度，从而减少噪声和背景干扰。 接下来，特征提取是关键步骤。研究者采用了增强局部二值模式（Enhanced Local Binary Pattern, ELBP）和反差矩归一化（Inverse Difference Moment Normalization, IDMN）相结合的方法，这些特征描述符能够捕捉到局部纹理和对比度信息，有助于区分血管与其他组织区域。 将提取的特征输入到卷积神经网络中，CNN以其深度学习的优势，学习到高级的特征表示，进一步提高了血管分类的准确性。通过训练有监督的模型，系统能够准确地区分正常和异常血管，这在疾病诊断中尤为重要，例如糖尿病性视网膜病变等。 实验结果表明，相比于现有的血管分割和分类系统，该研究方法在分类精度上取得了显著提升，平均提升了1.6%至1.8%，这表明了MFCM和CNN组合的优越性能。这种改进的技术对于提高眼科医生的工作效率和诊断准确率具有实际应用价值。 本文的研究不仅展示了在视网膜血管分割中的技术革新，而且为利用深度学习方法在医疗图像分析领域提供了新的思路。通过结合传统聚类方法和现代神经网络技术，研究人员成功地开发出了一种高效且精确的血管分析工具，对提高眼病早期诊断和治疗效果具有重要意义。