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视觉显著性的眼底图像视盘检测

中国图象图形学报 2021年第9期26卷 2293-2304页

作者：吕鹏飞王莹王思齐于晓升吴成东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

目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的... 详细信息

目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络(fully convolutional neural network,FCN)预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机(single-layer cellular automata,SCA)中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。

关键词：眼底图像显著性检测特征融合视盘检测 DRISHTI-GS MESSIDOR DRIONS-DB

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基于投影的视网膜眼底图像视盘检测方法

中国生物医学工程学报 2013年第4期32卷 477-483页

作者：张东波易瑶赵圆圆湘潭大学信息工程学院湘潭411105 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

充分利用血管的分布特性和视盘区域的外观特性,本研究提出一种易于实现的基于一维投影的视盘检测方法。首先利用2倍主血管宽度的垂直窗计算各水平位置的血管散布度值,并绘出相应的水平投影曲线,投影曲线的最小值点被确定为视盘的水平坐... 详细信息

充分利用血管的分布特性和视盘区域的外观特性,本研究提出一种易于实现的基于一维投影的视盘检测方法。首先利用2倍主血管宽度的垂直窗计算各水平位置的血管散布度值,并绘出相应的水平投影曲线,投影曲线的最小值点被确定为视盘的水平坐标,然后在确定的水平位置,通过边长为视盘直径的矩形窗获取局部区域内的亮度和血管边缘梯度特征,并绘出相应的垂直投影曲线,该曲线最大值点即为视盘垂直坐标。将本方法在4个公开的眼底图像数据集和1个自选数据集上进行了测试,在整个380幅眼底图像中,检测准确率达到94%,在STARE数据库中平均用时13.2 s,综合准确率和效率来看,本方法易于实现,鲁棒性好,符合实际系统处理要求。

关键词：视盘检测投影视网膜图像

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采用局部搜索的快速视盘检测方法

光电工程 2014年第3期41卷 28-34页

作者：赵圆圆张东波刘茂湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南湘潭411105

可靠、有效的视盘定位对自动眼底病变分析具有重要意义。本文提出一种快速自动定位视盘方法,首先基于梯度和亮度信息提取视盘的候选区域点;然后利用血管在视盘区域分布非常集中并且沿垂直方向延伸,对候选点进行匹配滤波最终定位视盘点... 详细信息

可靠、有效的视盘定位对自动眼底病变分析具有重要意义。本文提出一种快速自动定位视盘方法,首先基于梯度和亮度信息提取视盘的候选区域点;然后利用血管在视盘区域分布非常集中并且沿垂直方向延伸,对候选点进行匹配滤波最终定位视盘点。本文方法在五个公开的眼底图像数据库1 540幅图像上进行了测试,其中1 514幅眼底图像定位成功,准确率达到了98.3%,STARE图像平均处理时间为6.3 s,在所有正常和病变眼底图像测试中表现出良好的鲁棒性。

关键词：眼底图像视盘检测滤波

基于改进型Gbvs模型的眼底图像视盘检测方法

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天津工业大学学报 2018年第1期37卷 54-61页

作者：吴骏张亚男肖志涛耿磊张芳杨嵩张东霞宋舒雅天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津工业大学天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387

为了改善现有的视盘定位方法没有充分利用视盘视觉特征的不足,提高定位准确率和分割精度,结合视觉注意机制与相位一致性,提出一种新的视盘检测方法.首先对Gbvs模型进行改进,提取亮度、对比度和符合人类视觉感知特性的相位一致性特征,并... 详细信息

为了改善现有的视盘定位方法没有充分利用视盘视觉特征的不足,提高定位准确率和分割精度,结合视觉注意机制与相位一致性,提出一种新的视盘检测方法.首先对Gbvs模型进行改进,提取亮度、对比度和符合人类视觉感知特性的相位一致性特征,并利用改进型Gbvs模型构造显著图;接着用滑动窗口扫描总显著图,将扫描所得的显著性最高的位置视为视盘中心位置;最后消除视盘区域的血管,利用C-V模型获得视盘边界.在MESSIDOR眼底图像数据集上对本文方法进行测试.结果表明:平均定位准确率为98.83%,高于现有代表性方法,实验结果表明本文方法具有较高的定位准确率和分割精度.

关键词：视觉注意机制相位一致性视觉特征 Gbvs模型眼底图像视盘检测

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改进的目标检测算法在视盘检测上的应用

改进的目标检测算法在视盘检测上的应用

作者：彭婷婷西北师范大学

学位级别：硕士

目标检测作为计算机视觉领域不可或缺的部分,其方法的研究一直被紧密关注。在传统的方法中通过建立复杂的模型,根据图像的纹理、光照等特征进行定位和分类,存在泛化性差、计算量大等问题,不适合对当前大规模图像的处理。卷积神经网络的... 详细信息

目标检测作为计算机视觉领域不可或缺的部分,其方法的研究一直被紧密关注。在传统的方法中通过建立复杂的模型,根据图像的纹理、光照等特征进行定位和分类,存在泛化性差、计算量大等问题,不适合对当前大规模图像的处理。卷积神经网络的崛起为目标检测提供了新的研究方法,通过使用卷积神经网络弥补了传统方法的缺点。目前已有的基于卷积神经网络的单阶段典型的目标检测算法有YOLO(You Only Look Once)算法和SSD(Single Shot Multibox Detector)算法。SSD算法在目标检测方面已经取得了良好的结果,但仍然存在诸如对上下文信息的理解不足以及深层信息丢失等问题,还需要更深层次的研究。视盘是医生在诊断治疗眼底疾病时必须详细观察的区域,研究眼底图像中视盘的自动检测方法可以辅助医生完成大量工作。在传统的视盘检测方法中,主要依靠视盘的特征比如形状、亮度、血管走向等构建出匹配特征的算法来检测视盘,这些方法由于人为因素影响较大,特征提取时间较长,且视盘定位效率低,因此不适合大批量、高效的视盘检测。针对以上问题,本文围绕目前SSD算法存在的一些问题以及典型目标检测算法在视盘上的应用这两个关键点展开研究,论文研究的主要内容如下:(1)提出了单次目标检测算法CP-SSD(Context Perception SSD)。CP-SSD算法通过使用上下文信息场景感知模块促进网络对全局信息的理解,从而捕获不同规模目标的特征信息。深层使用了语义激活模块,通过自我学习的方式来调整上下文特征信息和通道之间的相互依赖关系,并增强有用的语义信息。CP-SSD算法在标准数据集PASCAL VOC 2007上得到了验证。实验结果表明,CP-SSD检测算法的mAP达到77.8%,比SSD算法高0.6%,在难以区分物体与背景的图像中检测效果明显提高。(2)结合目前深度学习在目标检测方面的优势,采用一种基于卷积神经网络的目标检测算法对眼底图像中视盘进行检测,提高准确率。在本文中主要通过YOLO算法以及CP-SSD算法在视盘数据集上进行了研究。YOLO算法将眼底图像输入网络结构中被划分成为N×N个网格,每个网格检测是否有视盘中心点落入该网格中。在预测的过程中,采用小尺度特征图融合大尺度特征图的方法输出不同尺寸的边界框,对于全部输出的边界框经过非极大抑制阈值筛选,最终检测出视盘区域。在CP-SSD算法中,对眼底图像首先进行下采样,然后在VGG16网络结构后面加入上下文感知模块,加强对眼底图像全局信息理解,同时在不同尺度的卷积层预测前增加语义增强模块,使得网络更准确的对视盘进行检测。本文将YOLO算法以及CP-SSD算法分别在DRIVE、DRISHTI-GS1和MESSIDOR三个公开的标准的视网膜图像数据集上进行了实验,两种算法的视盘检测准确率均是100%。实验同时检测出视盘的中心点坐标与标准中心点的平均欧氏距离分别为15.43px和22.45px,平均每张眼底图像检测所需时间为0.1s,0.1476s,验证了基于卷积神经网络算法检测视盘的方法的高效性和准确性。

关键词：深度学习卷积神经网络目标检测 CP-SSD算法 YOLO算法视盘检测

基于脉冲耦合神经网络的眼底图像血管分割及视盘检测算法研究

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基于脉冲耦合神经网络的眼底图像血管分割及视盘检测算法研究

作者：王文涛广西师范大学

学位级别：硕士

目前,基于人工手动方法的眼底图像血管分割及视盘检测技术存在成本高、效率低下、检测精度受医生主观性影响等缺点。伴随着信息科学技术、图像处理技术、模式识别与人工智能技术的快速发展,亟需深入研究眼底图像血管及视盘自动检测技术... 详细信息

目前,基于人工手动方法的眼底图像血管分割及视盘检测技术存在成本高、效率低下、检测精度受医生主观性影响等缺点。伴随着信息科学技术、图像处理技术、模式识别与人工智能技术的快速发展,亟需深入研究眼底图像血管及视盘自动检测技术。实现眼底图像血管及视盘的自动检测,在医学领域有着十分重要的应用价值。本文对眼底图像血管分割及视盘检测的核心技术进行了研究,包括眼底图像的预处理、眼底图像的血管分割、眼底图像的视盘检测三部分内容。主要研究工作如下:1.研究了一种眼底图像预处理方法,目的是去除眼底图像中的干扰,为后续图像处理做准备,主要步骤如下:(1)为了去除噪声选择自适应中值滤波和自适应平滑滤波算法。(2)为了纠正光照不均采用几何均值滤波和灰度级全局变换算法。(3)为了实现血管增强运用形态学顶帽变换算法。仿真结果表明本文预处理方法能够较好的保留眼底结构信息,提高目标与背景的对比度。2.改进了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的眼底图像血管分割方法。该方法简化了传统PCNN模型,将其单一的神经元兴奋性链接输入改进为神经元兴奋性与邻域抑制性链接输入之和;将其随时间指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值;将其链接强度改进为拉普拉斯能量。分割图像时无需人工设置参数,无需特定准则确定最佳迭代次数,一次迭代完成分割。解决了传统PCNN模型中网络参数众多且不易自动选取,迭代次数结束条件不好确定的问题。对DRIVE眼底图像库和广西医科大学附属医院的眼底图像的仿真实验结果表明,该方法在主观视觉效果及客观分割性能和运算耗时上均明显优于传统方法。3.实现了基于模板匹配的视盘定位算法,重点是改进了基于Hough变换的视盘分割算法,裁剪感兴趣区域、将图像空间边缘点代入参数方程并比较求取的圆上边缘点与阈值,克服了Hough变换检测圆时间、空间消耗大的缺陷。通过对DRIVE眼底图像库和广西医科大学附属医院的眼底图像进行仿真实验,表明该方法能够精确的检测视盘,具有较强的有效性和优越性。

关键词：眼底图像预处理 PCNN 血管分割模板匹配 Hough变换视盘检测

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基于彩色视网膜图像的视盘检测方法研究

长春师范大学学报 2021年第12期40卷 49-52页

作者：燕杨曹娅迪黄文博尤紫如长春师范大学计算机科学与技术学院吉林长春130032

青光眼是导致人类失明的三大致盲眼病之一,临床中,视杯盘比是诊断青光眼的重要标准,因此对彩色视网膜图像中视盘的精准检测至关重要。本文对当前常用的视盘自动检测相关文献进行综述,对各种检测方法优缺点以及应用效果进行了总结。

关键词：视盘检测彩色眼底图像青光眼视杯

海德堡视网膜断层扫描仪在开角型青光眼视盘检测中的意义

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临床眼科杂志 2004年第4期12卷 294-296页

作者：刘虎陆莎莎卞春及朱承华孙红南京医科大学第一附属医院眼科 210029

目的　探讨海德堡视网膜断层扫描仪 (HRT)检测开角型青光眼视盘参数与视野损害的关系。评价HRT在早期诊断青光眼中的意义。方法　正常人 2 6例 (4 1只眼 ) ,高眼压 1 1例 (1 6只眼 )、原发性开角型青光眼 2 8例 (38只眼 )。采用 Humphre... 详细信息

目的　探讨海德堡视网膜断层扫描仪 (HRT)检测开角型青光眼视盘参数与视野损害的关系。评价HRT在早期诊断青光眼中的意义。方法　正常人 2 6例 (4 1只眼 ) ,高眼压 1 1例 (1 6只眼 )、原发性开角型青光眼 2 8例 (38只眼 )。采用 Humphrey全自动视野计、HRT分别进行视野、视盘形态检测。比较正常组、高眼压组、青光眼组HRT视盘检测参数 ,分析青光眼组视野检测的平均缺损 (MD)与 HRT视盘检测参数的关系。结果　正常组、高眼压组、青光眼组视杯面积、杯 /盘面积比、盘沿面积、视杯形态测量指数、视网膜神经纤维层厚度差异有显著性。青光眼组的盘沿面积、杯 /盘面积比、视杯形成测量指数、视网膜神经纤维层厚度与视野检测的平均缺损有显著相关。结论　 HRT能够反映青光眼视盘改变。

关键词：海德堡视网膜断层扫描仪开角型青光眼视盘检测高眼压

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视网膜眼底图像中视盘的检测方法

中国医疗设备 2014年第11期29卷 29-32页

作者：刘杜鹃余轮郑绍华福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

视盘的准确检测对视网膜眼底图像的其他特征,如血管和微动脉瘤的精确检测非常重要。本文提出一种结合视盘亮度和圆形度特征的视盘检测方法,先对眼底图像进行预处理,然后运用数学形态学运算去除血管的干扰,采用阈值分割提取出可能为视盘... 详细信息

视盘的准确检测对视网膜眼底图像的其他特征,如血管和微动脉瘤的精确检测非常重要。本文提出一种结合视盘亮度和圆形度特征的视盘检测方法,先对眼底图像进行预处理,然后运用数学形态学运算去除血管的干扰,采用阈值分割提取出可能为视盘的区域,最后再根据视盘的面积和圆形度特征检测出真正的视盘区域。实验结果表明,本文算法具有较高的定位精度和较快的定位速度。

关键词：眼底图像视盘检测阈值分割质心距离法