基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割

作     者：朱承璋 崔锦恺 邹北骥 陈瑶 王俊 Zhu Chengzhang;Cui Jinkai;Zou Beiji;Chen Yao;Wang Jun

作者机构：中南大学文学与新闻传播学院长沙410083 移动医疗教育部-中国移动联合实验室长沙410083 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 

基　　金：国家自然科学基金(61573380 61562029) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2017年第29卷第4期

页      码：584-592页

摘      要：为了进行眼底疾病辅助诊断,提出一种基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割方法.首先为彩色眼底图中的每个像素点提取一个23维特征向量(包括图像不变矩、灰度共生矩阵、LoG结合高斯二阶导、梯度法、相位一致性和Hessian矩阵特征);然后选取一定数量的像素点,提取其特征共同构造一个特征矩阵作为输入数据,并采用随机森林算法训练分类器;再用训练好的分类器对待分割图像中的像素点进行分类,判断其是否为血管点;最后在初步分割基础上进行基于连通区域补足血管的后处理,得到优化后的血管分割结果.在DRIVE公共数据库上进行实验的结果表明,该方法平均精确度达0.9606,平均灵敏度达0.7447,平均特异性达0.9838,比已有方法性能更优.

主 题 词：多特征融合 随机森林 眼底图像 视网膜血管分割 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9775.2017.04.002

馆 藏 号：203222235...