丁 莉

西安醫(yī)學(xué)院衛(wèi)生管理學(xué)院 陜西 西安710021

0 引言

糖尿病視網(wǎng)膜病變是糖尿病并發(fā)癥的一種,隨著病情的逐漸加重可以引起視覺(jué)障礙,更嚴(yán)重者還有失明的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)代人的生活飲食的不健康使得糖尿病越來(lái)越年輕化,及早的發(fā)現(xiàn)與治療可以減少眼部疾病的發(fā)生。由于這種疾病的早期階段一般沒(méi)有明顯癥狀,當(dāng)病人出現(xiàn)明顯的不適,去醫(yī)院就醫(yī)的時(shí)候,往往已經(jīng)錯(cuò)過(guò)了最佳治療時(shí)間。因此視網(wǎng)膜病變的早期診斷與治療對(duì)于防止失明非常重要。糖尿病病人進(jìn)行眼底成像的定期檢查非常有必要。此方法是通過(guò)眼底照相機(jī)獲得視網(wǎng)膜圖像,然后由專家進(jìn)行判斷是否存在病變區(qū)域以及檢測(cè)病變類型、病變程度。然而由于在我國(guó)糖尿病患者人數(shù)較多,醫(yī)生較少,大規(guī)模的判斷和檢測(cè)工作耗費(fèi)時(shí)間耗費(fèi)人力,不太現(xiàn)實(shí)。因此,研究出一種能夠輔助專家的眼底圖像處理技術(shù)是非常有價(jià)值的事情。

糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期表現(xiàn)一般是視網(wǎng)膜毛細(xì)血管的細(xì)微變化,常有的病癥為微動(dòng)脈瘤、出血斑點(diǎn)、硬性滲出等。微動(dòng)脈瘤是由于受損的血管壁局部膨脹引起的,通常為紅色小斑點(diǎn),出血斑點(diǎn)一般按照出血量的不同有不一樣的表現(xiàn),出血較少時(shí)與微動(dòng)脈瘤類似,出血較多時(shí)呈現(xiàn)大面積不規(guī)則的暗色區(qū)域;硬性滲出表現(xiàn)為不規(guī)則亮黃色區(qū)域,是由于受損血管壁溢出物所致。

1 視網(wǎng)膜血管分割的研究現(xiàn)狀

視網(wǎng)膜血管不僅是全身微循環(huán)系統(tǒng)的重要組成部分,同時(shí)也是唯一能夠通過(guò)人眼可以直接觀察到的較深層次的血管。視網(wǎng)膜血管形態(tài)結(jié)構(gòu)的變化與糖尿病、高血壓、腦血管硬化和冠狀動(dòng)脈硬化等心血管類疾病的病情嚴(yán)重程度以及愈后情況關(guān)系十分密切。通過(guò)提取視網(wǎng)膜血管,對(duì)血管管徑、彎曲度等特征進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的測(cè)量與分析,就能夠在很大程度上對(duì)糖尿病,高血壓等心血管疾病進(jìn)行預(yù)測(cè),從而實(shí)施科學(xué)的預(yù)防和藥物治療。因此有效的視網(wǎng)膜血管分割方法可以輔助醫(yī)生對(duì)病例進(jìn)行早期診斷與治療。

2 視網(wǎng)膜圖像預(yù)處理

圖像增強(qiáng)是圖像預(yù)處理中很重要的一部分,可以改善對(duì)比度較低的圖像質(zhì)量,消除圖像中的噪聲,改善圖像的視覺(jué)效果,有利于人和機(jī)器對(duì)圖像進(jìn)行更好的分析處理。根據(jù)處理圖像的時(shí)候所處空間的不同,對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)的方法可以分為兩類:空間域圖像增強(qiáng)方法和頻域圖像增強(qiáng)方法?？臻g域的圖像增強(qiáng)主要以直方圖均衡化為代表,頻域的圖像增強(qiáng)方法主要有傅里葉變換,Gabor變換等[3]。圖像中噪聲的存在很大程度上降低了圖像的質(zhì)量,對(duì)圖像的分割、特征的提取、復(fù)原及識(shí)別等處理帶來(lái)一定的影響。因此,需要設(shè)計(jì)濾波器來(lái)抑制噪聲。常用的濾波方法容易破壞圖像中的一些特征及邊緣信息,雖然能夠降低噪聲,但是卻使得原圖像變得模糊。眼底圖像中血管要求顯示清晰,所以傳統(tǒng)的方法無(wú)法滿足需求,本論文采用對(duì)比度受限的自適應(yīng)直方圖均衡化(CLAHE)方法對(duì)視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行增強(qiáng),然后分別采用采用二維匹配高斯濾波器、最優(yōu)化的Gabor濾波和多尺度多方向的線性檢測(cè)器對(duì)增強(qiáng)后的視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行濾波處理。經(jīng)過(guò)處理后的圖像不僅沒(méi)有降低原來(lái)圖像的分辨率,保證了血管的清晰度,有利于后續(xù)對(duì)圖像的處理,是一種比較可行效果較好地方法。

3 基于閾值的血管分割

經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后的增強(qiáng)的圖像,本文使用全局閾值法來(lái)分割視網(wǎng)膜圖像的主血管部分。二維最大熵閾值法是基于由點(diǎn)灰度與區(qū)域灰度結(jié)合的二維直方圖,然后依據(jù)最大熵原則來(lái)求取最佳閾值。維最大熵依賴于采用了圖像鄰域信息的二維直方圖,這樣得到的直方圖中目標(biāo)與背景的雙峰仍然明顯,抗干擾性強(qiáng),使用該方法來(lái)分割得到主血管部分。眼底血管還有很多細(xì)小的血管,本文使用局部閾值法來(lái)分割視網(wǎng)膜圖像的細(xì)小血管部分。圖像分塊方法通過(guò)移動(dòng)行來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行掃描計(jì)算的,該方法計(jì)算速度較快,并且易于實(shí)現(xiàn)[4-5]。并且,當(dāng)感興趣對(duì)象細(xì)于圖像尺寸時(shí),采用移動(dòng)平均會(huì)得到較好的分割結(jié)果,由于血管相對(duì)視網(wǎng)膜圖像整體較細(xì),符合移動(dòng)平均的要求,通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定取得了較好地效果。

4 總結(jié)

本文提出了一種基于全局閾值與局部閾值的視網(wǎng)膜血管分割方法。其中,使用全局閾值分割出主血管網(wǎng)絡(luò),局部閾值分割細(xì)小血管,本方法通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示具有良好的效果,驗(yàn)證了本文方法的有效性。