基于改进HRNet的眼底视网膜血管分割算法①

梁礼明,曾 嵩,冯 骏,盛校棋

1(江西理工大学 电气工程与自动化学院,赣州 341099)

2(华南理工大学 计算机科学与工程学院,广州 510006)

视网膜血管是全身微循环系统的重要组成部分,其形态变化与糖尿病、高血压等心血管疾病的严重程度密切相关.糖尿病患者体内长期高血糖代谢紊乱可引起全身微循环紊乱,越来越多的人被诊断为糖尿病视网膜病变(DR),这是世界各地失明的主要原因[1].视网膜血管分割在糖尿病视网膜病变预防和分析中起着重要的作用,但是人工视网膜血管分割方法耗时且代价昂贵,不适用于大规模筛查或诊断工作.因此,自动分割方法就显得特别有意义.

现阶段视网膜血管分割算法按照是否需要专家手工标注的金标准,通常可以分为有监督方法和无监督方法.无监督方法通常利用血管的天然形态或固有规律来判断像素是否为血管,常用的方法基于匹配滤波、形态学处理、多尺度分析和血管跟踪等.Li 等[2]利用匹配滤波器的多尺度响应对血管像素提取,该方法在3 个尺度乘上滤波器响应增强血管对滤波器响应,弱化背景影响,然而该方法分割病变视网膜时,匹配滤波很容易将病变区域误判为血管.Fraz 等[3]提出一种结合形态学位平面和中心线检测的血管分割方法,先利用高斯滤波器在4 个方向提取中心线,然后再对具有线性结构的灰度图进行多方向顶帽运算,最后对图像进行形态学位平面切片,但这种方法不……