糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，包括利用數(shù)字式免散瞳眼底照相機(jī)拍攝的眼底圖像，并采取以下步驟：（1）眼底圖像RGB通道選擇；（2）眼底圖像視盤定位；（3）對(duì)眼底圖像進(jìn)行硬性滲出特征及棉絮斑特征提取，若發(fā)現(xiàn)至少一種特征，即生成提取后的眼底圖像，若未發(fā)現(xiàn)特征，則進(jìn)行微動(dòng)脈瘤特征和視網(wǎng)膜內(nèi)出血特征提取，再生成提取后的眼底圖像；本發(fā)明屬于非侵入式技術(shù)，簡(jiǎn)易、快捷、有效，經(jīng)處理后的圖像病征清楚、明顯，方便醫(yī)生診斷。
【專利說(shuō)明】糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，特別是一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]糖尿病視網(wǎng)膜病變(DiabeticRetinopathy,以下簡(jiǎn)稱DR)是糖尿病患者發(fā)病率最高的并發(fā)癥，對(duì)視力影響也最大，是目前20-65歲成人出現(xiàn)新型失明的主要原因。臨床上以是否出現(xiàn)視網(wǎng)膜新生血管為分界，將DR分為非增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變(nonproliferativediabetic retinopathy, NPDR)(或稱單純型或背景型)和增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變(proliferativediabetic retinopathy,PDR),其中在非增殖期，患者視網(wǎng)膜會(huì)出現(xiàn)微動(dòng)脈瘤(Microaneurysms,以下簡(jiǎn)稱MAs)、視網(wǎng)膜內(nèi)出血(Haemorrhages,以下簡(jiǎn)稱Hs)以及毛細(xì)血管滲漏引發(fā)的硬性滲出(Hard exudates，以下簡(jiǎn)稱EXs)，增殖前期會(huì)出現(xiàn)棉絮斑(CottonWoolSpots,以下簡(jiǎn)稱CWs)。
[0003]目前診斷DR主要是依靠人工查閱眼底照片，通過眼底照相機(jī)獲取的眼底圖像，這種方法簡(jiǎn)單易行，圖像易得、直觀、易于保存和記錄，且與眼底熒光造影診斷結(jié)果具有顯著一致性和較高的靈敏度、特異性等優(yōu)點(diǎn)，但該方法基本依靠眼科醫(yī)生對(duì)眼底圖像的肉眼觀察，這種人工閱片方法存在依賴個(gè)體經(jīng)驗(yàn)的局限性，并且眼底圖像往往具有光照不均勻、血管對(duì)比度低等缺點(diǎn)，影響醫(yī)生的準(zhǔn)確判斷，因此，如何有針對(duì)性的對(duì)糖尿病患者眼底圖像的進(jìn)行處理，使Mas、Hs、EXs, Cffs的特征更加清楚，是本領(lǐng)域一直亟待解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對(duì)現(xiàn)階段眼底圖像存在光照不均勻、血管對(duì)比度低的缺點(diǎn)，利用數(shù)字免散瞳眼底照相技術(shù)與圖像處理以及模式識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，提供一種糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底圖像處理方法，使眼底圖像特征更加明顯，方便醫(yī)生更加準(zhǔn)確的判斷眼底病變的特征。本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0005]一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，包括利用數(shù)字式免散瞳眼底照相機(jī)拍攝的眼底圖像，其特征在于，采取以下步驟:
[0006](I)眼底圖像RGB通道選擇；
[0007](2)眼底圖像視盤定位；
[0008](3)對(duì)眼底圖像進(jìn)行硬性滲出特征及棉絮斑特征提取，若發(fā)現(xiàn)至少一種特征，即生成提取后的眼底圖像，若未發(fā)現(xiàn)特征，則進(jìn)行微動(dòng)脈瘤特征和視網(wǎng)膜內(nèi)出血特征提取，再生成提取后的眼底圖像。
[0009]優(yōu)選的，本發(fā)明中，所述步驟I眼底圖像RGB通道選擇是指，視盤定位選用R通道，血管分割、硬性滲出特征提取、棉絮斑特征提取、微動(dòng)脈瘤特征提取和視網(wǎng)膜內(nèi)出血特征提取選用G通道。
[0010]優(yōu)選的，本發(fā)明中，所述步驟2眼底圖像視盤定位包括:[0011](a)基于Otsu閾值分割獲取視盤候選區(qū)域；
[0012](b)利用眼底圖像的HSV空間的H通道提取視網(wǎng)膜主血管并確定主血管方向，獲得方向圖；后在方向圖內(nèi)尋找出對(duì)加權(quán)匹配濾波器響應(yīng)值最高的點(diǎn)，將該點(diǎn)所在位置作為視盤中心位置；最后，利用所述中心位置從步驟a中獲取的視盤候選區(qū)域中確定視盤。
[0013]優(yōu)選的，本發(fā)明中，所述步驟3中，硬性滲出特征及棉絮斑特征提取方法為，先由眼底圖像獲取白色圖像特征候選區(qū)域，再通過兩層級(jí)聯(lián)的SVM分類結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)硬性滲出特征及棉絮斑特征分離，其中一級(jí)SVM分類結(jié)構(gòu)特征為區(qū)域邊緣強(qiáng)度和區(qū)域內(nèi)外顏色差異:
[0014](a)區(qū)域邊緣強(qiáng)度:
[0015]
【權(quán)利要求】
1.一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，包括利用數(shù)字式免散瞳眼底照相機(jī)拍攝的眼底圖像，其特征在于，采取以下步驟: (1)眼底圖像RGB通道選擇； (2)眼底圖像視盤定位； (3)對(duì)眼底圖像進(jìn)行硬性滲出特征及棉絮斑特征提取，若發(fā)現(xiàn)至少一種特征，即生成提取后的眼底圖像，若未發(fā)現(xiàn)特征，則進(jìn)行微動(dòng)脈瘤特征和視網(wǎng)膜內(nèi)出血特征提取，再生成提取后的眼底圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，其特征在于，所述步驟I眼底圖像RGB通道選擇是指，視盤定位選用R通道，血管分割、硬性滲出特征提取、棉絮斑特征提取、微動(dòng)脈瘤特征提取和視網(wǎng)膜內(nèi)出血特征提取選用G通道。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，其特征在于，所述步驟2眼底圖像視盤定位包括: Ca)基于Otsu閾值分割獲取視盤候選區(qū)域； (b)利用眼底圖像的HSV空間的H通道提取視網(wǎng)膜主血管并確定主血管方向，獲得方向圖；后在方向圖內(nèi)尋找出對(duì)加權(quán)匹配濾波器響應(yīng)值最高的點(diǎn)，將該點(diǎn)所在位置作為視盤中心位置；最后，利用所述中心位置從步驟a中獲取的視盤候選區(qū)域中確定視盤。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，其特征在于，所述步驟3中，硬性滲出特征及棉絮斑特征提取方法為，先由眼底圖像獲取白色圖像特征候選區(qū)域，再通過兩層級(jí)聯(lián)的SVM分類結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)硬性滲出特征及棉絮斑特征分離，其中一級(jí)SVM分類結(jié)構(gòu)特征為區(qū)域邊緣強(qiáng)度和區(qū)域內(nèi)外顏色差異: (a)區(qū)域邊緣強(qiáng)度:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，其特征在于，所述白色圖像特征候選區(qū)域是通過IFFCM法獲得的。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，其特征在于，所述步驟3中，微動(dòng)脈瘤特征提取包括: Ca)血管特征去除，對(duì)眼底圖像G通道fg進(jìn)行灰度形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算: fgl = Φ (sB) (fg)(3) 其中Φ表示灰度形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算，SB表示大小為s的形態(tài)結(jié)構(gòu)元素； 然后，利用灰度形態(tài)學(xué)腐蝕重建來(lái)填充fg中存在的孔洞:
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述糖尿病視網(wǎng)膜病變的眼底圖像特征提取方法，其特征在于，所述步驟3中，視網(wǎng)膜內(nèi)出血的特征提取方法為采用基于多模板匹配的局部自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)法，具體為: Ca)對(duì)圖像進(jìn)行亮度校正以消除圖像灰度不均勻，利用HSV空間的V通道V(i，j)計(jì)算亮度校正值，該值定義為:
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK103870838SQ201410078378
【公開日】2014年6月18日 申請(qǐng)日期:2014年3月5日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月5日
【發(fā)明者】沈建新, 高瑋瑋, 龐杰, 周薇 申請(qǐng)人:南京航空航天大學(xué), 蘇州六六視覺科技股份有限公司