【图像分割】视网膜图像分割以提取血管的复杂结构附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-24 22:46:16 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 22:46:16 发布 · 429 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

视网膜血管作为人体唯一可无创观测的血管网络，其形态、走行及管径变化与糖尿病视网膜病变、青光眼、高血压视网膜病变等多种眼科及全身性疾病的早期诊断密切相关。例如，糖尿病视网膜病变早期会出现视网膜微血管瘤、血管狭窄或渗漏，通过精准分割视网膜血管并分析其结构特征，可实现疾病的早期筛查与病情评估，为临床诊断提供重要依据。

视网膜图像血管分割面临诸多技术挑战：一是血管结构复杂，呈现出从主干到分支的多级分叉，且末梢血管管径细（仅 1-2 个像素）、对比度低，易与背景噪声混淆；二是图像存在灰度不均匀性，受光照条件、眼底色素分布差异影响，同一血管不同区域灰度值波动较大；三是背景中存在视盘、黄斑等干扰区域，视盘区域灰度较高，易与血管主干混淆，黄斑区域灰度较低，可能掩盖末梢血管。

传统视网膜血管分割方法主要分为基于边缘检测（如 Canny 算子、Sobel 算子）、基于阈值分割（如 Otsu 算法）和基于机器学习（如 SVM、随机森林）的方法。基于边缘检测的方法对低对比度末梢血管敏感度过低，易出现边缘断裂；基于阈值分割的方法难以处理灰度不均匀图像，分割精度有限；基于传统机器学习的方法依赖人工设计特征（如 Gabor 滤波纹理特征、Hessian 矩阵血管增强特征），特征设计的局限性导致模型泛化能力不足。

近年来，基于主动轮廓模型的分割方法因具备自适应边界收敛能力，在医学图像分割领域得到广泛应用。此前研究提出的由局部高斯分布拟合能量驱动的变分水平集模型，通过捕捉局部灰度统计特性，有效解决了灰度不均匀图像的分割问题。本研究针对视网膜血管分割的特殊性，对该模型进行改进，引入血管增强先验信息与多尺度局部拟合策略，提升模型对细血管的识别能力与抗干扰性能，为视网膜血管精准分割提供一种高效可靠的解决方案，具有重要的临床应用价值与学术研究意义。

二、视网膜图像特征与分割难点

（一）视网膜图像关键特征

血管结构特征：视网膜血管呈树状分布，分为动脉与静脉两类，动脉颜色较亮（呈红色），静脉颜色较暗（呈暗红色），二者管径差异明显（动脉管径通常为静脉的 2/3）。血管从视盘中心向外辐射，依次分为主干、一级分支、二级分支及末梢分支，末梢分支管径逐渐减小至 1-2 个像素，且与背景灰度差异显著降低。

灰度分布特征：视网膜图像整体灰度呈不均匀分布，视盘区域（位于视网膜鼻侧）灰度值最高（200-255），黄斑区域（位于视网膜中央）灰度值最低（50-80），血管区域灰度值介于背景与视盘之间（动脉：150-200，静脉：100-150）。同一血管因光照角度差异，存在灰度梯度变化，靠近视盘的血管区域灰度较高，末梢血管区域灰度较低。

噪声与干扰特征：视网膜图像噪声主要来源于成像设备（如 CCD 相机噪声）与生理结构干扰，成像噪声表现为随机椒盐噪声，生理干扰包括视盘、黄斑及背景色素斑。视盘区域与血管主干灰度重叠度高（重叠率约 30%），易导致血管主干与视盘边界混淆；黄斑区域低灰度特性易掩盖末梢血管，色素斑则表现为局部高灰度区域，可能被误判为血管。

（二）核心分割难点