一种基于改进的PCNN的视网膜血管树提取方法

作者：姚畅; 陈后金; 荆涛; 郝晓莉; 李志林; 杨娜

来源：光电子-激光, 2011, (11): 1745-1750.

DOI：10.16136/j.joel.2011.11.032

• 图像分割
• 脉冲耦合神经网络(PCNN)
• 长度滤波
• 视网膜血管 image segmentation
• pulse coupled neural network(PCNN)
• length filtering
• retinal blood vessel

根据脉冲耦合神经网络(PCNN)动态点火特性和视网膜血管网络区域结构特征,提出了一种基于改进型PCNN(IPCNN)的视网膜血管树提取方法。该方法对二维高斯匹配滤波预处理增强后的眼底图像运用IPCNN分割出增强图像的血管网络,然后对分割得到的血管网络结合区域连通性特征,采用长度滤波算子滤除噪声,提取出最终的血管树。通过在Hoover眼底图像库和临床图像中的实验结果表明,该方法在抵抗欠分割和过分割方面要明显优于传统阈值法和传统PCNN法;在血管分支的提取和算法的有效性方面要明显优于Hoover算法,对于临床应用具有较好的参考价值。

• 单位
  北京交通大学