一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法技术

本发明专利技术提出一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，在对眼底图像进行预处理后，获取视网膜血管分割图，然后对血管分割图进行后处理。在此基础上对血管网进行细化和边界化处理，得到血管中心线网络和血管边界图。接着进行角点检测，并将其从血管中心线网络中去除，使血管网中各血管段形成相互分离的连通区域。遍历各血管段，近似血管段中心线，将其变为折线从而计算血管方向。最后计算初始管径值，并在血管段中心线上滑动选取圆心，根据圆心血管方向和前期测得的管径值创建半圆窗口，取该窗口与血管边界的两交点间的距离为新的管径值；由此迭代测得一组管径值，取其中值为该血管段的管径大小。本发明专利技术适用于大规模的视网膜血管形态的量化，可靠性高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法
本专利技术属于图像处理
，涉及一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法。技术背景随着图像捕获硬件的进步和计算效率的不断发展，加上日益复杂的图像分析和机器学习技术，为获取视网膜等区域生物组织的微小细节提供了基础，使专业人员可通过对图像的检测来发现异常。眼底视网膜血管图像(以下简称眼底图像)是血管系统中唯一可通过无创伤眼底照相直接获取的图像，视网膜中央动脉是全身惟一能够在活体上被直接观察到的小动脉。且相关心血管疾病会影响视网膜血管结构，例如高血压(包括妊娠高血压)、冠心病。因此，观察高血压病患者的眼底情况，常能了解患者机体心、肾、脑等脏器的受害程度，对高血压的诊断及预测有着重要意义。随着近年来高血压、冠心病等心血管疾病的发病率不断的升高，由此引发的视网膜并发症也日益增多。以高血压为例：据美国卫生统计中心报告，高血压影响全球近7000万名美国成年人和大约9亿7000万名成年人。血压升高通常会对身体的血管产生压力，可能导致堵塞或破裂的损害，这些血管的变化也会影响视网膜。高血压视网膜病变是一种常见的心血管系统疾病，临床症状表现为：视网膜动脉管本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入待量化的眼底图像Isrc，对其进行分割，得到视网膜血管分割图Iseg；步骤2：对视网膜血管分割图Iseg进行后处理，去除图中噪声，并填补部分血管中因中心线反射光太强导致分割时产生的空缺，得到血管网状图像Inet；步骤3：对血管网状图像Inet进行细化处理，得到血管中心线网络图；对血管中心线网络在八连通模式下的连通区域进行标记，然后去除包含像素点个数小于设定阈值N1的连通区域，得到新的血管中心线网络图Iskl；步骤4：对血管网状图像Inet进行边界化处理，根据像素点的四邻域情况移除血管内部的像素点，得到血管边界图...

【技术特征摘要】
1.一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入待量化的眼底图像Isrc，对其进行分割，得到视网膜血管分割图Iseg；步骤2：对视网膜血管分割图Iseg进行后处理，去除图中噪声，并填补部分血管中因中心线反射光太强导致分割时产生的空缺，得到血管网状图像Inet；步骤3：对血管网状图像Inet进行细化处理，得到血管中心线网络图；对血管中心线网络在八连通模式下的连通区域进行标记，然后去除包含像素点个数小于设定阈值N1的连通区域，得到新的血管中心线网络图Iskl；步骤4：对血管网状图像Inet进行边界化处理，根据像素点的四邻域情况移除血管内部的像素点，得到血管边界图Iedge；步骤5：对血管中心线网络图Iskl进行角点检测，标记出其中的血管交叉点和分支点，去除此处像素点，形成多个相互独立的血管段连通区域；遍历所有血管段连通区域，进一步去除包含像素点个数小于设定阈值N2的血管段连通区域，得到血管段中心线图Iconn；步骤6：遍历Iconn中的各血管段连通区域，获取血管段中心线和血管段中心线上各像素点处的血管方向；步骤7：在Iconn中的血管段上，创建迭代半圆窗口测量血管段管径；步骤如下：7.1)以血管段中心线上的第一个像素点为中心，在垂直于该像素点处的血管方向的方向上向两侧延伸作直线，直到该直线两侧与血管边界图Iege各存在一个交点；测量两个交点间的距离，作为初始的管径值r；7.2)以血管段中心线上的第一个像素点为圆心，以初始的管径值r为半径，向该像素点处的血管方向作半圆窗口，测量该半圆窗口与血管边界图Iege的两个交点之间的距离，作为新的管径值r；7.3)选取血管段中心线上的下一个像素点为圆心，以管径值r为半径，向该像素点处的血管方向作半圆窗口，测量该半圆窗口与血管边界图Iege的两个交点之间的距离，作为新的管径值r；并返回步骤7.3)进行迭代，直到圆心选取至该血管段中心线上最后一个像素点，结束迭代；步骤8：计算步骤7中得到的各个管径值的中值，作为该血管段的管径值。2.根据权利要求1所述的基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，其特征在于，步骤1中，将眼底图像划分为背景中心区域、背景边缘区域、粗血管中心区域、细血管区域以及粗血管边缘区域这五类区域，将经过专家人工标定的眼底图像作为训练样本，训练基于U-nets卷积神经网络的可信度模型分类器；将待测眼底图像输入训练好的可信度模型分类器，得到待测眼底图像中每个像素点位于上述五类区域的预测概率值；依据五个预测概率值生成视网膜血管分割图Iseg，生成步骤如下：对于待测眼底图像中每个像素点，首先计算其位于粗血管中心区域、粗血管边缘区域、细血管区域的预测概率值之和，若上述三个预测概率值之和大于预设阈值T，则该像素点位于主血管区域，否则，则不在；然后通过对其位于细血管区域的预测概率值开1/2次方获得其位于细血管区域的预测概率值的增强变换值，计算其位于粗血管中心区域、粗血管边缘区域的预测概率值与其位于细血管区域的预测概率值的增强变换值之和，同样，若三者之和大于预设阈值T，则该像素点位于细小血管的预估区域，否则，则不在；最后从得到的细小血管的预估区域中提取血管骨架获得细小血管精确区域，并将此细小血管精确区域与主血管区域进行合并，作为血管区域，将其中的像素点的灰度值置为1，其它区域作为非血管区域，将其中像素点的灰度值置为0，得到待测眼底图像二值化的视网膜血管分割图Iseg。3.根据权利要求2所述的基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，其特征在于，步骤2中，对视网膜血管分割图Iseg进行后处理，去除图中噪声的方法为：通过遍历Iseg中的连通区域，对于像素点数量小于设定阈值N3的连通区域，将其中的像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹北骥，戴玉兰，朱承璋，黄奕鑫，胡蓉，单希，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43