第32卷，第3期 2012年3月
光谱学与光谱分
析
Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 32,No. 3, pp760-764
Mareh,2012
基于数学形态学的快速糖尿病视网膜病变自动检测方法
高玮，沈建新，王玉亮
南京航空航天大学机电学院，江苏南京210016
摘要基于眼底视网膜图像的糖尿病视网膜病变（糖网）自动检测不仅可使得实施大规模糖网筛查成为可能，也可为糖网早期诊断、及时治疗以及人眼视觉科学研究提供重要依据。为此，提出了基于数学形态学的糖网病灶自动检测算法：首先利用数学形态学结合阔值分制快速提取出视盘，在此基础上得到病灶候选区域；然后利用形态学重建等获取精确的病灶轮廓，从面实现病灶的准确检测。实验结果表明，该算法能够快速，有效地检测出眼底视网膜图像中的糖网病灶。
关键词眼底视网膜图像；糖尿病视网膜病变；数学形态学；光谱特征；自动检测
中图分类号：R318；TP391.41
引言
文献标识码：A
糖尿病是严重影响人类健康的内分泌疾病，致残致死率仅次于心脑血管疾病及癌症，该疾病不仅给人类带来巨大的痛苦，而且带来众多并发症，其中，以糖尿病视网膜病变（简称“糖网"，diabeticretinopathy，DR)发生率为最高，对视力影响也最大，已成为目前特别是发达国家20一74岁成年人致盲的首要原因12)。视网膜疾病的治疗只有在不可逆损伤发生之前才有比较好的效果，因此，眼科医生不仅需要对已经诊断为糖尿病的患者进行密切追踪观察，而且还要熟悉糖尿病的眼底早期征候，以期将一些首先主诉眼部症状的糖尿病患者筛选出来，因此对糖网的早期筛查具有重要的社会价值和临床意义。
现阶段对DR的筛查虽然有许多方法[")，但都存在着一定的缺陷，不适合作为大规模的糖网筛查手段。由数字免散障眼底照相机拍摄的眼底视网膜图像，量然对比度相对较差，但经计算机处理，也能向临床医生提供视网膜“异常”的信息。早在上20世纪七八十年代国外已开始该方面的相关研究(+T)，并取得了一定的研究成果，而我国该方面的相关研究报道目前仍基少[89]。随着生活水平的提高和饮食结构的变化等原因，我国糖尿病的发病率不断升高，目前已有超过9200万的糖尿病患者[10]，因此急需开展大规模的糖网筛查。在深人研究糖网早期病灶特征的基础上，提出了基于数学形态学的快速糖网病灶自动检测算法，并将检测结果与医
收稿日期：2011-07-03，修订日期：2011-10-28
DOI: 10. 3964/j. issn, 1000-0593(2012)03-0760-05
生的手工标记结果相比较，计算相关指标评价算法性能。
糖网病灶 1
糖网病灶按病变程度可概括为增殖型和非增殖型两类。其中，糖网早期诊断所依据的非增殖型又可分为红色病灶（包括视网膜内出血、微血管瘤）和白色病灶（包括硬性渗出、棉绒斑)。这之中的硬性渗出[11)(hardexudates，EXs)，又称蜡样寒出，是糖网早期比较重要的特征之一，也是多种视网膜病变的重要特征，主要是由于血管通透性增加，类脂质从血清中渗出，堆积而成，表现为大小不等，边缘清楚的黄白色班点状。EXs可无规则地分布眼底，但以后极部最多见，常数个或数十个呈簇状堆积，有时相互融合成片，有时排列成环状，具体见图1。EXs虽较易为人眼所辨识，但在自动检测中，仍有一些问题需要解决。例如，EXs的显署特征之一为高亮度，面眼底图像中的视盘（Opticdise）通常与EXs
Fig 1 Color fundus retinal image containing EXs
基金项目：国家（863计划）项日（2006AA020804)，中央高校基本科研业务费专项（南航NJ20100027）和江苏省科技支撑计划项日
(BE2010652)资助
作者简介：高陆玮，1985年生，南京航空航大大学机电学院博士研究生万方数据
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