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飞轮又得以飞转
先进制造,新能源与节能
2016-12-29 19:16
原创  Peter Fairley
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澳大利亚维多利亚大学应用信息研究中与复旦大学合作,在眼底血管的提取和分析等方面取得了重要的研究进展。

计算机眼底血管图像分析-03.jpg

眼底视网膜图像的血管分布情况为许多心脑血管疾病的诊断提供了重要依据,如糖尿病、高血压、冠心病等。当这些疾病发生后,视网膜血管形态会发生变化,医务工作者可以通过研究视网膜血管的变化来协助心脑血管疾病的早期诊断。传统的眼底检查方法是依靠眼底照片和医生来观察分析,大量的眼底图像使手工分割变得耗时、费力。

澳大利亚维多利亚大学应用信息研究中心和复旦大学的研究人员利用已经研发的支撑技术,建立了准确的眼底图像计算机分析系统。眼底图像计算机分析系统可以对眼底组织进行定量测量,使眼底系统形态的研究标准化,从而减少医生的重复劳动,大大加强眼底检查优势,并且,量化的分析有可能为眼底病变的早期诊断提供重要依据。

眼底图像在采集和传输的过程中不可避免地会引入噪声。噪声的存在影响了图像的质量。新的眼底图像计算机分析系统充分考虑了各种眼底噪声的干扰,包括光照的不均匀性,数据传输过程导致的眼底纹理变化,以及眼底可能存在的大面积病变,并针对视网膜图像中部分血管的中心会有反射光的干扰等问题,提出了一种图谱引导的双阀值分割的计算方法提取视网膜血管。

整个系统由4个模块组成,它们的作用分别为血管增强预处理、将眼底的纹理预分割成两个不同的种群、最佳熵双阀值的细小血管和主血管提取,以及血管宽度计算。

(1)血管增强预处理。为了获取细小血管的增强图像,我们使用单一尺度的匹配滤波器。利用精确的计算避免细小血管的丢失,保证算法的准确性和可靠性。

(2)将眼底的纹理预分割成两个不同的种群。这个基于眼底纹理分割的方法工作起来就像窗口的图像检测方法。不同的是,我们仅仅采纳了两个工作窗口,窗口的尺寸和位置是由眼底的纹理和背景噪声所决定的。这种方法充分考虑了噪声信号的噪声大小和噪声分布情况;结合眼底的形态特征,能够达到快速有效地移除眼底噪声的目的。这种方法尤其适于分析有非均匀照明的眼底图像。

(3)基于最佳熵双阀值的方法提取主血管和细小血管。对于增强后的视网膜血管图像,这个方法采用基于最佳熵双阀值的方法来提取图像中增强较好的主血管和细小血管。小阀值的最佳熵图像作为初始的二元掩膜对应于细小血管的提取。大阀值的最佳熵图像有效地克服了视网膜图像中部分血管的中心会有反射光的干扰等问题。这个图像分割方法的计算准确性远超当前文献记录的方法。

(4)血管宽度计算。利用已获得的血管网络分割结果,结合血管骨架的空间位置信息和方向信息对视网膜血管宽度进行测量,从而计算出骨架线上各像素点的血管直径宽度。实验对不同形态结构的血管段进行了仿真,结果证明了该方法的有效性。

眼底图像处理和血管提取是基于先进的图像处理技术和人工智能等来实现的。研究眼底血管提取的技术对于推动心血管疾病、白内障以及糖尿病的检测和治疗有着特别重要的现实意义。血管作为相对稳定的生理特征结构,其分布特性及其特征信息对于评估眼底微脉血管的病变、定位其他的眼底生理结构、检测病变、探索视网膜多模态或多源图像配准与融合等方面都具有难以替代的作用。随着互联网技术的进一步发展,图像资料可以通过互联网进行传输。高精确的眼底图像计算机分析系统的建立,可以对眼底组织进行定量测量,使眼底系统形态的研究标准化,实现网上会诊,方便患者及家人,并实现临床资料的共享和收集。

作者:尹晓霞、张彦春

(尹晓霞,澳大利亚维多利亚大学研究员;张彦春,国家千人计划专家,复旦大学计算机学院教授,澳大利亚维多利亚大学教授)


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