病变视网膜图像血管分割新方法

"本文提出了一种新的病变视网膜图像血管网络分割方法，通过向量场散度获取血管中心线，结合改进的定向局部对比度检测血管像素，并使用反向外推追踪完成血管网络分割。实验结果显示，该算法在STARE眼底图像库中的表现优于Hoover算法和Benson算法，具有良好的鲁棒性。" 本文主要讨论的是针对病变视网膜图像的血管网络自动分割技术，这是一个在医学影像处理领域至关重要的问题。传统的视网膜血管分割方法往往难以应对存在病变的视网膜图像，而这种新的方法则旨在解决这一挑战。 首先，该方法利用向量场散度技术来定位病变视网膜图像中的血管中心线。向量场散度是一种数学工具，可以用来识别向量场中源和汇的位置，对于血管图像来说，血管中心线可以被视为流体流动的路径，因此通过这种方法可以有效提取血管的基本结构。 接下来，计算中心线上各像素点的方向信息，这是为了更好地识别血管边缘。然后，采用改进的定向局部对比度方法检测中心线两侧的血管像素。定向局部对比度方法考虑了像素的局部方向性和对比度，能够更精确地识别出血管与背景的区别，特别是在病变区域，这种区分能力尤为重要。 在获取初步的血管段之后，算法采用了反向外推追踪技术，从血管段的末端开始，逐步扩展到整个血管网络，这样可以确保血管的完整性和连续性，从而得到更准确的血管分割结果。 实验部分，研究者在STARE眼底图像库中对所有病变视网膜图像进行了实验仿真，结果表明该算法的性能显著优于Hoover算法和Benson等人提出的算法，具体表现为具有更高的ROC曲线面积（0.9426）和准确率（0.9502）。此外，该算法克服了Benson算法的局限性，表现出对不同类型病变视网膜图像的良好鲁棒性，这表明其在实际应用中具有更广泛的适应性。 这项工作为病变视网膜图像的血管分割提供了有效的方法，提高了分割的精度和稳定性，对于疾病的早期诊断和治疗有着积极的影响。同时，这种方法也展示了在复杂和变异性大的医学影像处理中的潜力，为后续研究提供了有价值的参考。