基于全连接条件随机场模型的眼底图像血管分割

摘要

大多数身体疾病都可引起眼底图像中血管形状和结构的改变,对眼底图像中血管的有效分割有助于各种疾病的早期发现、诊断和治疗.利用眼底图像分割过程中远距离像素之间会存在相互作用的特点,提出一种基于全连接条件随机场模型的眼底图像血管分割方法.该方法通过计算图像中与目标像素距离较远的像素之间的相互作用,增强了对细长结构连接性的检测能力.将原本用于大面积分割事物的方法成功运用到眼底图像的具有细长结构的血管分割上.采用不同的支持向量机实现对不同像素进行分类及相关参数的自动调节.使用与现有大多数血管分割方法共用的DRIVE和HRF数据库进行测试,结果表明该分割方法有效解决了细小血管处连续性较差、血管融合、断裂等问题.与现有的一些分割方法相比,此法更适合于分割细长结构,对血管的分割效果更接近于专家的手动分割结果,且在灵敏性、特异性等方面都有较大改善.