资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044
[2]北京市眼科研究所,北京 100005
研究所
眼科研究所
首都医科大学附属北京同仁医院
首都医科大学附属同仁医院
出处：
ISSN：
关键词：
血管分割
视网膜图像
先验知识
随机游走模型
摘要：
视网膜图像的血管提取对心脑血管等疾病的诊断、治疗与评价具有重要的临床应用价值。为解决目前视网膜血管分割算法中存在的分割精度低（特别针对病变图像）等问题,提出基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法。在分析视网膜血管特征的基础上,构建归一化梯度向量散度场,针对高、低对比度血管采用不同的定向拉普拉斯算子提取血管中心线,并将先验知识随机游走模型应用于图像分割,实现对比度低、边界微弱的视网膜血管提取。采用STARE视网膜图像库进行分割精度测试,结果表明本算法精度相对已有算法明显提高,特别针对带有病变的视网膜图像,算法的有效性得到了验证,可满足临床处理的要求。
基金：
新世纪优秀人才支持计划（50051）;国家自然科学基金资助项目（60872081）
第一作者：
第一作者机构：
[1]北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
李居朋,陈后金,张新媛.基于先验知识随机游走模型的视网膜血管分割方法[J].中国生物医学工程学报.2009,28(4):501-507.
