糖尿病视网膜病变自动检测研究

张志顺

（嘉应学院医学院，梅州 51031）

0 引言

渗出物是DR（Diabetic Retinopathy，糖尿病视网膜病变）的一种常见病变特征，在患者的眼底图像中可以发现。在临床医学诊断中，可根据眼底渗出物的大小、数量、类型来判断患者的发病时间、严重程度及患病原因等。渗出物分为两种，一种是硬性渗出，如图1（a）所示，它是血管渗漏的液体和脂类物质沉积于外丛状层，发生在DR的非增殖期；一种是软性渗出，如图1（b）所示，它是视网膜毛细血管闭塞，导致神经纤维层的灶性梗死，呈现为棉絮状或椭圆状的白色不透明区域，是DR增殖期的前兆。如果能在非增殖期发现硬性渗出，对于预防DR具有重要意义。

图1 渗出物

近年来，硬性渗出检测已取得不小进展。Wynne通过结合医学领域知识与数字图像处理技术对硬性渗出进行提取，硬性渗出的识别率达到85.6%[1]。Wang等人采取了亮度修正，在变换后的颜色空间中提取特征，然后用最小距离分类器分类，用基于局部窗口的验证策略作为后处理，硬性渗出的识别率达到了89.1%[2]。Bernhard使用马氏距离分类器对微血管瘤、出血、硬性渗出、棉絮斑进行分类，硬性渗出的识别率达到了92.3%[3]。

从以上研究结果来看，硬性渗出检测主要集中在硬性渗出的直接提取，从算法检测的速度、精度来看，糖尿病视网膜病变自动检测离临床应用的实际求仍有较大提升空间。因此，糖尿病视网膜病变自动检测研究主要集中在提高硬性渗出检测的速度和精度。

1 拟采取的技术路线

通过专用的眼底……