北京市优秀人才培养资助(2011D005015000008)
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 相关作者：杨春兰刘冰周梦颖周梦颖刘冰更多>>
- 相关机构：北京工业大学首都医科大学第四军医大学西京医院更多>>
- 发文基金：北京市优秀人才培养资助更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 眼底图像中硬性渗出物检测算法被引量：5
- 2018年
- 目的利用眼底图像中硬性渗出物(hard exudates,HE)的亮度与边缘特征,提出一种基于Canny边缘检测算法与形态学重构相结合的HE自动检测方法,以解决目前算法灵敏度低、检测结果中视盘和血管的干扰等问题,对糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)的自动筛查具有重要意义。方法检测算法包括4个步骤。步骤一,图像预处理,主要包括RGB通道选取、基于形态学的图像对比度增强。步骤二,视网膜图像关键结构的消除,利用基于Gabor滤波的血管分割方法,消除血管边缘对HE检测的影响。将本文视杯分割算法应用在眼底图像红色通道上实现视盘自动分割,消除视盘及其边缘对HE检测的影响。步骤三,利用改进的Canny边缘检测算法和形态学重构方法对HE进行提取。步骤四,基于形态学的图像后处理,消除眼底图像边缘部分假阳性区域。最后利用该算法测试公开数据库中的40幅图像(35幅HE病变图像,5幅正常图像)。结果该算法对基于病变的灵敏性(sensitivity,SE)和阳性预测值(positive predictive value,PPV)分别为93.18%和79.26%,基于图像的灵敏性、特异性(specificity,SP)和准确率(accuracy,ACC)分别为97.14%、80.00%和95.00%。结论与其他方法对比,基于Canny边缘检测算法与形态学重构相结合的HE自动检测算法具有较好的可行性。
- 段彦华周梦颖周梦颖杨春兰
- 关键词：眼底图像视网膜病变边缘检测形态学重构
- 糖尿病视网膜病变自动筛查方法研究进展被引量：8
- 2016年
- 糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是糖尿病的严重并发症,是成年人视力下降甚至致盲的主要原因之一。适当的眼底筛查方法可预防糖尿病视网膜病变的发生,有利于疾病的早期诊断和治疗,有效降低失明率。自动的眼底图像处理是糖尿病视网膜病变的一种重要初步筛查方式,不仅可以减少人为误差,也大大减轻了眼科医生的负担。本文回顾了基于视网膜眼底数码图像的糖尿病视网膜病变自动筛查方法的研究进展,讨论了文献中多种现有技术的结果和不足,展望了其研究前景和面临的挑战,为糖尿病视网膜病变自动筛查算法的设计者提供了指导。
- 段彦华杨春兰刘冰
- 关键词：糖尿病视网膜病变眼底图像图像处理糖尿病
- 眼底数码图像血管分割预处理关键技术研究被引量：1
- 2015年
- 目的本文以眼底图像为研究对象,针对眼底图像血管分割的预处理关键技术进行了深入的研究和探讨。方法首先通过RGB通道选择,显示出较为清晰的血管图像,并通过自适应直方图均衡化增强图像对比度。其次,利用灰度倒置和灰度增强,使细小血管更加清晰,并采用空域滤波对血管轮廓边缘进行增强。最后进行图像填充,去除背景中的噪声干扰。结果通过MATLAB仿真实验,获得了血管脉络清晰的眼底数码图像。结论本研究为血管的自动分割以及血管成分的定性和定量分析奠定了基础。
- 段彦华杨春兰刘冰
- 关键词：预处理
- 眼底数码图像处理关键技术研究
- 2014年
- 目的目前医生一般通过检眼镜等设备查看眼病患者眼底结构特征诊断疾病,工序烦琐、存在误差并受主观因素的影响,诊断效率低。因此有必要开发一款眼底数码图像处理系统配合医生诊断。方法对原始图像进行增强对比度和空域滤波的预处理操作、二值化处理、形态学处理及边缘提取和骨架提取,进而得到目标特征区域。结果本文初步研究眼底数码图像视杯、视盘和血管轮廓特征的自动提取关键技术,通过MATLAB仿真软件对特征提取关键技术进行总结和验证,归纳出提取不同眼底特征时的应对策略。结论利用数字图像处理技术可以自动识别眼底数码图像中的不同特征区域,建立眼底数码图像处理系统用于辅助医生诊断是可行的。
- 袁野杨春兰吴水才张莉
- 关键词：视杯视盘
