双层水平集描述眼底图像视杯视盘分割

作     者：王莹 于晓升 迟剑宁 雷晓亮 吴成东 Wang Ying;Yu Xiaosheng;Chi Jianning;Lei Xiaoliang;Wu Chengdong

作者机构：东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学机器人科学与工程学院沈阳110819 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2020年第25卷第6期

页      面：1260-1270页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61701101,61973063,U1713216,61901098,61971118) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2026005,N181602014,N2026004,N2026006,N2026001) 

主　　题：眼底图像 双层水平集方法 视杯分割 视盘分割 形状先验约束 

摘      要：目的青光眼是一种可导致视力严重减弱甚至失明的高发眼部疾病。在眼底图像中,视杯和视盘的检测是青光眼临床诊断的重要步骤之一。然而,眼底图像普遍是灰度不均匀的,眼底结构复杂,不同结构之间的灰度重叠较多,受到血管和病变的干扰较为严重。这些都给视盘与视杯的分割带来很大挑战。因此,为了更准确地提取眼底图像中的视杯和视盘区域,提出一种基于双层水平集描述的眼底图像视杯视盘分割方法。方法通过水平集函数的不同层级分别表示视杯轮廓和视盘轮廓,依据视杯与视盘间的位置关系建立距离约束,应用图像的局部信息驱动活动轮廓演化,克服图像的灰度不均匀性。根据视杯与视盘的几何形状特征,引入视杯与视盘形状的先验信息约束活动轮廓的演化,从而实现视杯与视盘的准确分割。结果本文使用印度Aravind眼科医院提供的具有视杯和视盘真实轮廓注释的CDRISHTI-GS1数据集对本文方法进行实验验证。该数据集主要用来验证视杯及视盘分割方法的鲁棒性和有效性。本文方法在数据集上对视杯和视盘区域进行分割,取得了67.52%的视杯平均重叠率,81.04%的视盘平均重叠率,0.719的视杯F1分数和0.845的视盘F1分数,结果优于基于COSFIRE(combination of shifted filter responses)滤波模型的视杯视盘分割方法、基于先验形状约束的多相Chan-Vese(C-V)模型和基于聚类融合的水平集方法。结论实验结果表明,本文方法能够有效克服眼底图像灰度不均匀、血管及病变区域的干扰等影响,更为准确地提取视杯与视盘区域。