PCNN与形态匹配增强相结合的视网膜血管分割

作者：徐光柱; 王亚文; 胡松; 陈鹏; 周军; 雷帮军^*

来源：光电工程, 2019, 46(04): 74-85.

• 视网膜血管分割
• 脉冲耦合神经网络
• 区域生长
• 高斯匹配滤波器组
• Gabor滤波器

针对人工手动提取视网膜血管工作量大,主观性强等问题,本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先将二维高斯滤波器组、二维Gabor匹配滤波器相结合,对视网膜血管区域进行形态匹配增强,提升血管与背景的对比度。然后将带有快速连接机制的PCNN与区域生长思想相结合,每次从未处理的像素点中选取亮度最大的作为种子,使用自适应的连接系数及停止条件,实现眼底图像中血管的自动分割。整个算法在DRIVE眼底数据库上的实验结果显示,平均准确度、灵敏度、特异性分别达到93.96%、78.64%、95.64%,分割结果中血管断点少,微小血管清晰,具有较好的应用前景。

• 单位
  第一临床医学院; 三峡大学