基于随机森林的频谱域光学相干层析技术的图像视网膜神经纤维层分割

频谱域光学相干层析技术是一种广泛应用于眼科疾病诊断的成像技术,而视网膜层分割对青光眼的诊断有很好的参考价值。该文利用随机森林分类器寻找视网膜层间单像素宽的边界,随机森林分类器由12个特征训练产生,其中相对灰度特征和邻域特征较好地解决灰度不均匀的分割误差大问题。对10组带有青光眼病变的视网膜图像进行分割,并与传统算法和Iowa软件进行比较,平均边界绝对误差为9.20±2.57μm,11.33±2.99μm和10.27±3.01μm。实验结果表明,改进算法可以较好地分割视网膜神经纤维层。