MATLAB自动追踪算法的视网膜血管测量系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发的视网膜血管自动追踪系统，可精确提取血管中心线、测量管径及弯曲度，支持批量眼底图像处理和复杂血管网络重建，适用于医学影像分析研究。

详 情 说 明

基于自动追踪算法的视网膜血管测量系统

项目介绍

本项目是一个用于视网膜血管结构精确识别与测量的自动化系统。系统采用高效的血管追踪算法，能够处理标准眼底彩照，实现血管中心线提取、管径测量、弯曲度分析以及血管网络的可视化重建。该系统特别优化了对细小分支的识别能力，提升了复杂血管结构的测量准确性，旨在为眼科疾病筛查与临床研究提供可靠的技术支持。

功能特性

• 自动化批量处理：支持对多张眼底图像进行一键式批量分析，提高处理效率。
• 精确血管追踪：结合区域生长法与动态轮廓追踪算法，有效识别血管主干与细小分支。
• 多维度定量分析：

* 中心线提取：利用图像骨架化技术精准获取血管中心路径。 * 管径测量：基于形态学分析，测量血管各部位的直径，结果可输出为像素单位或通过标定转换为毫米。 * 弯曲度分析：计算血管的曲率，生成弯曲度分析报告。

• 高级可视化：生成带分支标记的血管拓扑结构图，并可导出分段着色的血管重建图像，直观展示分析结果。
• 灵活数据导出：分析结果可导出为MAT数据文件以及标准图像格式（如PNG），便于后续分析与报告撰写。

使用方法

1. 准备图像：将待分析的眼底图像（JPG、PNG或DICOM格式）放置在指定输入文件夹内。建议图像分辨率不低于1024×1024像素，且包含清晰的视网膜血管区域。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行main.m脚本。
3. 设置参数（可选）：根据图像特性与分析需求，可在程序内调整相关算法参数（如种子点灵敏度、追踪阈值等）。
4. 获取结果：程序执行完毕后，分析结果（包括统计表格、分析报告和可视化图像）将保存在指定的输出文件夹中。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS，或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox。
• 硬件建议：内存不小于8GB，用于处理高分辨率图像。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要具备以下能力：负责读取输入的视网膜图像数据，调用预处理模块进行图像增强与对比度优化；执行血管追踪的核心算法，包括利用区域生长进行血管区域初步分割，以及应用动态轮廓模型进行精细的中心线追踪；在获取血管网络后，实现血管直径的逐点测量与统计，并计算血管段的弯曲度指标；最终，完成结果的可视化渲染，生成拓扑图、统计报表等输出文件，并支持数据的导出功能。