对视网膜图像进行血管分割

资 源 简 介

对视网膜图像进行血管分割

详 情 说 明

视网膜图像中的血管分割是医学图像处理领域的重要研究方向。准确分割血管网络有助于糖尿病视网膜病变等疾病的早期诊断和治疗效果评估。

当前主流方法通常基于深度学习技术，尤其是U-Net及其变体网络架构。这类模型通过编码器-解码器结构，能够有效捕捉血管的树状拓扑特征。在预处理阶段，通常需要对原始视网膜图像进行标准化处理，包括灰度均衡化和对比度增强，以突出血管与背景的差异。

效果较好的系统往往结合了以下技术特点：使用注意力机制帮助网络聚焦细小血管；采用多尺度特征融合策略处理不同直径的血管；通过数据增强手段解决医学图像样本不足的问题。后处理阶段可能会应用形态学操作来优化分割结果的连续性。

该技术已逐步应用于临床辅助诊断系统，但依然面临极端细血管分割不完整、病变区域干扰等挑战，未来可能通过Transformer架构或更高效的特征提取方式进一步提升性能。