免散瞳眼底图像中微动脉瘤的高效自动检测

摘要：

为快速、有效地自动检测免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,构建基于免散瞳眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了一种简单而高效的微动脉瘤自动检测算法.在对免散瞳眼底图像G通道预处理的基础上,利用数学形态学分割提取硬性渗出和血管；并通过将二者从扩展极小值变换后的二值图像中去除而获得微动脉瘤候选区域；进而根据尺寸信息获取真正的微动脉瘤.利用该算法对两组不同质量免散瞳眼底图像进行微动脉瘤自动检测,并对检测结果进行统计分析.结果表明:两组图像检测结果精度均较高,相应指标间的相对误差均低于4％,且处理效率高(平均一幅图像的处理时间为9.7s).该算法能够高效地自动检测出免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,且算法稳定可靠,具有很高的实用价值.

关键词：免散瞳眼底图像、微动脉瘤、数学形态学、扩展极小值变换、自动检测

所属期刊栏目：31

分类号：R318;TP391.41(医用一般科学)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA020804;中央高校基本科研业务费专项南航NJ20120007;江苏省科技支撑计划BE2010652;江苏省普通高校研究生科研创新计划项目CXLX11_0218

在线出版日期：2013-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：839-845