基于方向分数和Frangi滤波器的视网膜血管分割算法

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2020.02.006

东北大学学报:自然科学版 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (2): 182-187.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2020.02.006

基于方向分数和Frangi滤波器的视网膜血管分割算法

佘黎煌，郭一蓉，张石

(东北大学计算机科学与工程学院，辽宁沈阳110169)

收稿日期:2019-03-19 修回日期:2019-03-19 出版日期:2020-02-15 发布日期:2020-03-06
通讯作者: 佘黎煌
作者简介:佘黎煌(1980-)，男，福建莆田人，东北大学讲师，博士; 张石(1963-)，男，辽宁抚顺人，东北大学教授，博士生导师.冯明杰(1971-)，男，河南禹州人，东北大学副教授; 王恩刚(1962-)，男，辽宁沈阳人，东北大学教授，博士生导师.
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N181604007).

Retinal Vessel Segmentation Algorithm Based on Orientation Scores and Frangi Filter

SHE Li-huang， GUO Yi-rong， ZHANG Shi

School of Computer Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110169， China.

Received:2019-03-19 Revised:2019-03-19 Online:2020-02-15 Published:2020-03-06
Contact: SHE Li-huang
About author:-
Supported by:
-

摘要/Abstract

摘要： 针对视网膜图像分割中分岔和交叉等带来的难点，提出基于方向分数并结合Frangi滤波器的算法.这种算法利用基于Hessian矩阵的Frangi滤波器对线性物体的滤波效果来增强血管对比度，同时利用由蛋糕小波构造的方向分数所具有的各向异性和正交性从多角度、多方向对血管进行滤波，以利于图像的细节处理和血管网络的完整分割.该算法与其他算法的对比表明，该算法在处理分岔和交叉时优于其他算法，而且准确率、灵敏度和特异度的测量结果也都优于其他算法.

关键词: 视网膜血管, 图像分割, 方向分数, Frangi滤波器, 蛋糕小波

Abstract: This paper proposes an algorithm based on orientation scores combined with Frangi filter to fix the difficulties caused by bifurcation and crossings of retinal vessels. The Frangi filter， which is constructed by Hessian matrix and suitable for filtering the linear object， is used to enhance the contrast of the blood vessels.The anisotropy and orthogonality of the cake wavelet in the orientation scores are used to filter the blood vessels in multiple angles and directions， which is beneficial to the processing of details and the complete segmentation of the retinal vascular network. The comparison of the method proposed with other existing methods shows that the algorithm is better than other algorithms in processing the bifurcation and crossings， and the measurements of accuracy， sensitivity and specificity are superior to existing algorithms.

Key words: retinal vessel, image segmentation, orientation score, Frangi filter, cake wavelet

中图分类号:

TN919.81

佘黎煌，郭一蓉，张石. 基于方向分数和Frangi滤波器的视网膜血管分割算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(2): 182-187.

SHE Li-huang， GUO Yi-rong， ZHANG Shi. Retinal Vessel Segmentation Algorithm Based on Orientation Scores and Frangi Filter[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2020, 41(2): 182-187.

参考文献

[1]朱承璋，邹北骥，向遥，等.彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2015，27(11):2046-2057.(Zhu Cheng-zhang，Zou Bei-ji，Xiang Yao，et al.Research progress of retinal blood vessel segmentation methods in color fundus images［J］.Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics，2015，27(11):2046-2057.)
[2]Fraz M M，Remagnino P，Hoppe A，et al.An ensemble classification-based approach applied to retinal blood vessel segmentation［J］.IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2012，59(9):2538-2548.
[3]Bekkers E，Duits R，Berendschot T，et al.A multi-orientation analysis approach to retinal vessel tracking［J］.Journal of Mathematical Imaging and Vision，2014，49(3):583-610.
[4]Kalitzin S N，Romeny B M T H，Viergever M A.Invertible apertured orientation filters in image analysis［J］.International Journal of Computer Vision，1999，31(2):145-158.
[5]Inoue T，Hatanaka Y，Okumura S，et al.Automated microaneurysm detection method based on eigenvalue analysis using Hessian matrix in retinal fundus images ［C］// Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society(EMBC).Osaka，2013:5873-5876.
[6]Staal J，Abramoff M D，Niemeijer M，et al.Ridge-based vessel segmentation in color images of the retina［J］.IEEE Transactions on Medical Imaging，2004，23(4):501-509.
[7]Hoover A，Kouznetsova V，Goldbaum M.Locating blood vessels in retinal images by piecewise threshold probing of a matched filter response［J］.IEEE Transactions on Medical Imaging，2000，19(3):203-210.
[8]Al-Diri B，Hunter A，Steel D，et al.Review—a reference data set for retinal vessel profiles［C］ //Proceedings of 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.Vancouver，2008:2262-2265.
[9]Fraz M M，Remagnino P，Hoppe A，et al.Blood vessel segmentation methodologies in retinal images─a survey［J］.Computer Methods and Programs in Biomedicine，2012，108(1):407-433.
[10]Zhang B，Zhang L，Zhang L，et al.Retinal vessel extraction by matched filter with first-order derivative of Gaussian［J］.Computers in Biology & Medicine，2010，40(4):438-445.(上接第181页)
[11]刘小锋，冯志敏，陈跃华，等.基于AP聚类RBF神经网络的改进算法及试验［J］.传感技术学报，2018，31(3):408-414.(Liu Xiao-feng，Feng Zhi-min，Chen Yue-hua，et al.Improved algorithm and experiment of RBF neural network based on AP clustering［J］.Chinese Journal of Sensors and Actuators， 2018，31(3):408-414.)
[12]Khan S，Naseem I，Togneri R，et al.A novel adaptive kernel for the RBF neural networks［J］.Circuits Systems & Signal Processing，2017，36(4):1639-1653.
[13]王宏，郑天奇.基于滑模补偿的六轴机械臂RBF网络自适应控制［J］.东北大学学报(自然科学版)，2017，38(11):1601-1606.(Wang Hong，Zheng Tian-qi.ＲBF network adaptive control based on SMC compensation for six-axis manipulator［J］.Journal of Northeastern University(Natural Science)，2017，38(11):1601-1606.)
[14]Yager R R，Filev D P.Approximate clustering via the mountain method［J］.IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics，1994，24(8):1279-1284.

[1]	魏颖，林子涵，齐林，李伯群. 基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2023, 44(2): 177-185.
[2]	杨丹，刘国如，任梦成，裴宏杨. 多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2021, 42(1): 7-14.
[3]	张田，田勇，王子，王昭东. 基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(9): 1231-1238.
[4]	冯宝，李昌林，李智，刘壮盛. 基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(2): 193-199.
[5]	马树军，方锐. 数字全息显微中的相位像差自动补偿算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(11): 1591-1595.
[6]	卢绍文，李鹏琦，郑秀萍，郭章. 动态火焰图像分割及在电熔镁炉视频监控中的应用[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(2): 153-158.
[7]	陈红，于晓升，吴成东，孙鹏. 参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(1): 6-10.
[8]	李宏，孙航，刘圣楠，潘诗农. 基于3D-CT图像的髋脱位定量智能诊断方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(2): 190-194.
[9]	魏颖，张开，韩枫. 改进的基于ASFCM婴幼儿脑部MRI分割算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(8): 1079-1084.
[10]	朴春赫，曹鹏，赵海，朱宏博. 基于CV模型与改进ME模型的肺癌检测算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(5): 639-644.
[11]	于晓升，胡楠. 基于局部灰度聚类的高斯分布拟合模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(2): 185-189.
[12]	徐礼胜，郭增智，覃文军，王璐. 心脏核磁共振图像左心室底层组织分割方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(10): 1383-1387.
[13]	张石，佘黎煌，葛欣. 基于曲波变换的视网膜血管图像增强算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(7): 922-926.
[14]	张耀楠，朱江源，徐钰，康雁. 基于影像数据的心室隔膜形态分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2014, 35(8): 1112-1116.
[15]	吴春俐，张宪林，聂荣，丁山. 基于小波变换的改进DDGVF医学图像分割算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2014, 35(6): 790-794.

基于方向分数和Frangi滤波器的视网膜血管分割算法

Retinal Vessel Segmentation Algorithm Based on Orientation Scores and Frangi Filter

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价