杨 丹， 刘国如， 任梦成， 裴宏杨

(1.东北大学 信息科学与工程学院， 辽宁 沈阳 110819； 2.东北大学 辽宁省红外光电材料及微纳器件重点实验室， 辽宁 沈阳 110819； 3.东北大学 智能工业数据解析与优化教育部重点实验室， 辽宁 沈阳 110819)

视网膜血管的结构形态变化与糖尿病、青光眼、黄斑病变等有着密切的联系.采用计算机视觉的手段对原始视网膜血管形态进行分割具有十分重要的意义.

目前，视网膜血管分割根据是否需要标签主要分为有监督和无监督两种.无监督的方法是利用视网膜血管的结构特征等先验知识，然后通过常用的匹配滤波法、血管跟踪以及形态学处理等方法来进行分割.匹配滤波法是使用2维卷积核对视网膜图像进行卷积，通过滤波器得到的响应值来判断像素点是背景区域还是血管区域，虽然在健康清晰的眼底视网膜血管图片上可以取得较好的分割效果，但是对患者的病理图片分割时假阳性的概率会偏大[1].血管追踪的方法是采用局部信息来分割两点间的血管[2]，借助局部区域中的种子点检测血管，通过灰度强度和弯曲度的大小来确定血管纵向截面的中心，这样可以准确地计算出血管宽度，但基本上不能对没有种子点的血管进行检测.形态学处理的方法是使用形变模型[3]和血管轮廓模型[4]等显式的血管模型来提取眼底视网膜血管特征图像的.Fraz等[5]采用视网膜血管中心线检测和图像形态学变换的方法对视网……