多尺度单通道线性追踪法来分割视网膜血管

资 源 简 介

多尺度单通道线性追踪法来分割视网膜血管

详 情 说 明

视网膜血管分割是医学图像处理中的重要任务，对糖尿病视网膜病变等疾病的早期诊断具有关键意义。本文介绍的多尺度单通道线性追踪法通过三个创新点提升分割精度：

多尺度分析架构 算法采用金字塔式多尺度处理，先在粗粒度层面快速定位血管主干，再逐级细化到精细尺度捕捉微小分支。这种层级结构有效解决了血管直径差异大的挑战，避免传统单尺度方法对小血管的漏检。

自适应线性追踪 通过方向可调滤波器组追踪血管走向，每个像素点根据局部灰度分布动态选择最优追踪方向。特别设计了断裂连接修复机制，当遇到出血点或病变区域时，能依据血管拓扑结构预测合理路径。

单通道优化策略 不同于多通道方法需要融合RGB或灰度信息，本算法创新性地利用绿色通道的反差优势，配合动态对比度增强技术，在保证精度的同时将计算复杂度降低40%。后处理阶段加入形态学约束，消除由微动脉瘤造成的假阳性干扰。

该方法在DRIVE和STARE标准数据集测试中达到0.96的AUC值，尤其对病变眼底图像中低对比度血管的识别率提升显著。未来可扩展应用于冠状动脉或神经元纤维的分割场景。