matlab代码实现血管分割

资 源 简 介

matlab代码实现血管分割

详 情 说 明

在医学图像分析领域，血管分割是一项关键技术，尤其在眼底图像分析中对糖尿病视网膜病变等疾病的诊断至关重要。以下是基于Matlab实现眼部血管分割的核心思路：

预处理阶段 眼部血管图像通常存在低对比度和光照不均问题。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）增强血管与背景的差异。接着使用高斯滤波或中值滤波消除噪声，同时保留血管边缘结构。

血管增强 通过Frangi滤波器或Hessian矩阵的多尺度分析突出管状结构。该步骤能有效增强不同直径的血管，同时抑制非血管区域（如视盘或渗出物）。

特征提取与分割 阈值法：结合Otsu算法或自适应阈值分离血管像素 形态学处理：采用开运算去除细小噪声，闭运算连接断裂血管 机器学习辅助（可选）：提取纹理特征后使用随机森林或U-Net进行像素级分类

后处理优化 利用区域生长或连通域分析去除孤立噪点，通过骨架提取细化血管网络，最终生成二值化的分割掩膜。

技术挑战 需特别注意视盘区域的干扰排除，以及毛细血管末梢的完整性保留。对于临床级应用，建议结合多模态图像（如OCT）提升分割精度。