眼底视网膜血管多级分割的随机共振方法
杜宇华
范影乐
武薇
1.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州,3100182.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州,3100183.杭州电子科技大学模式识别与图像处理实验室,浙江杭州,310018
摘要：目的 改善眼底视网膜低对比度血管的检测性能,提高眼部疾病临床辅助诊断的效率和准确率.方法 提出了一种基于随机共振机制的眼底视网膜血管多级分割方法 .首先用图像信号和附加噪声,获取全局意义下的FHN神经元非线性模型的最佳随机共振响应,对高等级强度信号进行检测;然后将输入信号定义为去除高对比度血管的局部图像,优化参数后,再对低等级强度信号进行检测.最后融合多级随机共振响应,得到眼底视网膜血管的分割结果 .结果 以DRIVE图像库为例,分别与两位专家手动分割结果进行灵敏度Sn的定量比较,本文方法得到的结果平均值较高,差值分别为0.2007、0.1817.结论 本文方法充分利用了噪声对于弱信号检测与分割作用,对低强度等级血管的分割上面优势明显.
关键词：眼底视网膜血管分割随机共振FHN神经元
分类号：R319(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61501154)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 650-658 )
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