基于深度学习和二维高斯拟合的视网膜血管管径测量方法
Chinese Journal of Medical Physics（2019）
摘要
糖尿病、高血压等疾病会引起视网膜血管的形状发生变化,眼底图像血管分割是疾病定量分析过程中的关键步骤,对临床疾病的分析和诊断具有指导意义.本文提出一种视网膜血管管径自动测量方法.首先,将通道特征图叠加,同时通过使用深度可分离卷积来增加网络深度,将二者引用于全卷积神经网络中对血管网络进行分割;然后在分割的血管网络基础上,利用形态学细化和最小二乘拟合求取血管的中心线和方向;最后根据血管横截面灰度值分布特性,利用二维高斯拟合对血管中心线和方向进行校正,得到准确的血管方向和中心线位置进而计算血管管径.利用本文方法分别对REVIEW数据库中的3个图像集进行测试,测量的管径均值的标准差接近专家测量的标准差,表明本文血管管径测量方法的准确率高,实验结果验证了本文方法的准确性.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要