基于自适应阈值和区域生长的SD-OCT糖网图像亮斑分割

硬性渗出是糖尿病性视网膜病变的一个比较显著的症状,频域光学相干断层视网膜图像中的高信号亮斑与渗出有着密切的联系。为了研究渗出与病变的关系,有必要找到一种提取亮斑的方法。但是,目前关于糖网图像亮斑提取的研究还非常少。首先运用层分割算法限制亮斑所在区域,然后采用自适应阈值法确定种子集合,最后使用基于人类视觉特性的区域生长方法提取出亮斑。实验结果表明,本方法可以较准确地分割出糖网图像中的亮斑。

基于自适应阈值的三维SD-OCT糖网亮斑分割

糖尿病视网膜病变是糖尿病严重的微血管并发症,硬性渗出是其病变表现之一,而频域光学相干断层(SDOCT)视网膜图像中的高信号亮斑与硬性渗出有着紧密联系。为了能够准确定位糖尿病性视网膜病变图像中的这类病损信息,提出了一种自动分割亮斑的方法。提取亮斑分为四个步骤:使用双边滤波对图像去噪;使用基于图论的层分割算法来限制亮斑所在区域;在自适应阈值法产生的整体阈值及单帧阈值间选择大阈值帧数更多的作为基础进行第一次三维区域生长;将上一步得到的图像在另一阈值产生的种子图像范围内进行第二次区域生长。选取20只患有糖网的眼睛进行实验,自动分割的亮斑面积覆盖率较现有方法提高了约7%。