視網(wǎng)膜圖像解剖結(jié)構(gòu)檢測及病變分析研究
[Abstract]:With the continuous improvement of people's quality of life, diabetes patients also show an increasing trend year by year. As one of the serious complications of diabetic microangiopathy, diabetic retinopathy is the main cause of blindness and visual impairment. This kind of pathological information can often be obtained from the retinal image, but for different pathological stages, the retinal image will present different pathological structure. In addition, the microvascular system in the retinal image is different from person to person. These factors bring great challenges to the research of this paper. In this paper, the retina image is taken as the research object, and the anatomical structure and pathological area of the retinal image are analyzed. The main research contents are as follows: 1. Retina image preprocessing. The main tasks of this stage include retinal image background equalization, image noise removal and region of interest extraction. The quality of preprocessing is directly related to the accuracy of anatomical structure detection and pathological analysis. 2. Retinal image anatomical structure detection. These include vascular segmentation, optic disc detection, and macular localization. In retinal vascular segmentation, a method based on Weber transform and multi-scale spatial analysis is proposed, and the pixels are enhanced by boundary strength and ridge strength. Optic disc is the basis for the diagnosis of glaucoma nerve damage. This paper uses its essential characteristics and combines Sobel operator, Canny operator and Hough transform to get the final detection results. For the work of macular region, the template matching method is mainly used to locate the macular area accurately. 3. Microaneurysms, bleeding and exudation were mainly detected. In the detection of microaneurysms, the similarity matching is carried out by using multi-scale Gao Si kernel function, and then the detection points are classified by support vector machine. The accuracy of this method is obviously improved compared with other algorithms. For the detection of hemorrhage in retinal images, the candidate regions detected by mathematical morphology method based on multi-scale linear structure are processed into super-pixel blocks by SLIC algorithm and their classification features are calculated, and the classification is carried out by using gray-scale voting algorithm. Finally, for the detection of exudation, the candidate seepage regions are obtained by sliding window and morphological reconstruction, and then the corresponding features are calculated according to the super-pixel region, and an artificial neural network classifier is designed for classification.
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:R770.4
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