武劲圆，游国栋，孙丰源，唐东润

(1天津市第一中心医院，天津300192;2天津科技大学电子信息与自动化学院)

对于糖尿病性视网膜病变(DR)，目前其诊断及分期主要依靠眼底彩色图像及眼底荧光素血管造影(FFA)图像的表现［1，2］。计算机图像处理技术是一门多学科交叉技术，与数学、计算机、多媒体、信息处理等技术密切相关［3～5］。建立眼底图像的计算机分析系统，可以对眼底许多组织进行定性分析和定量测量，在正常和异常之间做出明确的鉴别，使眼底系统形态的研究向标准化和功能化进展。本研究选择一组糖尿病患者的眼底图像，借助计算机图像处理技术，采用图像分割法对眼底图像中的视网膜血管进行分割、提取并观察分析，以探讨DR的有效诊断方法。

1 资料与方法

糖尿病患者30例(60眼)，男16例，女14例;年龄40～70岁;糖尿病史均在10 a以上。采用国际标准视力表检查其矫正视力为0.1～1.0。使用Topcon.TRC.50DX眼底荧光照相系统摄眼底彩色图像、FFA图像，对两种图像进行分析。采用DR国际临床分类法，对眼底病变进行诊断分型:正常组8眼，无明显视网膜血管病变;病变组52眼，其中轻度非增殖性DR 15眼、中度非增殖性DR 19眼、重度非增殖性DR 15眼、增殖性DR 3眼。

将60眼的眼底彩色图像、FFA图像采用先验知识随机游走模型进行视网膜血管分割处理。具体方法是根据视网膜血管特征，通过建立图像的归一化梯度向量散度场，提取高、低对比度血管的中心线，并将先验知识随机游走模型用于图像分割，实现低对比度、微弱边界的视网膜血管的分割与提取并进行观察分析［3，4］。……