视网膜血管直径交互式测量方法

以DRIVE和STARE公开眼底库以及临床采集的眼底图像为实验对象,引入盒式滤波优化算法进行眼底图像自适应对比度增强,提出一种感兴趣测量区域视网膜动静脉管径的交互式测量方法.该方法采用2D Gabor滤波提取眼底血管轮廓进行阈值分割和细化提取骨架,对骨架上的分叉点进行连通域判断确定最终血管网络,采用交互式测量方法得到血管的直径.实验结果表明,本算法在眼底图像增强和眼底血管网络提取等方面效果较好,血管直径的交互式测量结果与人工测量结果相比较为接近,且计算速度较快,误差较低.     

基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法

针对传统的基于小波变换的边缘检测法无法提取低频区域完整连续的边缘,并且会丢弃包含一些重要细节的高频区域,同时受到噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题,提出了一种基于融合技术的小波变换和数学形态学的边缘检测算法.在小波域中,对低频子图像采用数学形态学进行边缘检测,对高频子图像先进行小波降噪再采用小波模极大值法进行加权边缘检测,最后采用一定的融合规则对高、低频边缘子图像进行融合.实验结果表明,该方法用于图像边缘提取,不但能有效去除噪声干扰,又能突出边缘细节,边缘定位连续准确.     

基于域适应对抗网络的眼底图像联合分割方法

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network, DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.648 6、0.789 8、0.072 5,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Ne...