[發明專利]一種基于樸素貝葉斯與支持向量機的糖網病自動篩查方法

有效

• 申請號: 201811388557.1
• 申請日: 2018-11-21
• 公開（公告）號: CN111292285B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 朱承璋;胡蓉;鄒北驥;戴玉蘭;趙小虎;程真真
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G16H50/20
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114
• 代理人: 龔燕妮

本發明公開了一種基于樸素貝葉斯與支持向量機的糖網病自動篩查方法，包括：對原始彩色眼底圖像進行預處理，從中提取血管圖像；根據血管圖像對預處理圖像進行重繪，預處理圖像中的血管像素值由周圍區域內的非血管像素決定，得到減少血管對比度的血管重繪圖像；從血管重繪圖像中提取出候選微動脈瘤區域，然后提取候選微動脈瘤的特征；樸素貝葉斯分類器根據候選微動脈瘤特征輸出微動脈瘤的標記矩陣，從而獲取微動脈瘤的數量，支持向量機根據預處理圖像和微動脈瘤的數量給出糖網病檢測結果。本方法可以有效避免血管與微動脈瘤精確分割，提取的特征簡單易操作，即可實現自動檢測是否患有糖網病。

技術領域

本發明屬于醫學圖像處理技術領域，涉及一種基于樸素貝葉斯與支持向量機的糖網病自動篩查方法。

背景技術

糖網病是糖尿病常見并發癥之一，是一種視網膜微血管病變，全稱糖尿病性視網膜病變。據估計，超過75％的糖尿病患者超過20年將患有某種形式的糖網病。糖網病影響患者視力，增殖期糖網病，新生血管持續生長，可能牽引視網膜脫落從而導致患者失明。但是，糖網病是可以避免失明的眼病，同時眼睛作為人類感知周圍環境的重要器官獲取80％以上的信息，因此對非增值期糖網病進行及時的診斷十分必要。

臨床實踐中，醫生判斷病人是否患有糖網病最簡單便捷的方式是基于病人的彩色眼底圖。但是，受醫生個人經驗積累等主觀因素影響，不同的醫生對同一個病人可能給出不同的診斷結果；另一方面隨著民眾健康意識的提高，在現實生活中醫院一般存在大量的眼底圖并且以健康的居多，人工眼底分析耗時耗力，隨著眼底圖像數量的增多，臨床醫生不堪重負，確診效率降低，診斷結果易受外界因素干擾。

因此為了減輕醫生的負擔、實現大規模篩查，基于計算機輔助診斷的糖網病檢測技術應運而生。糖網病的病灶主要表有：微動脈瘤，滲出，出血點和新生血管。針對這些特征，研究學者相應提出了一系列方策略，如相關病灶的檢測與分割，來輔助糖網病檢測。

但是這類檢測算法大都著眼于微動脈瘤，滲出，出血點和新生血管的精確檢測，通常流程為視盤定位與分割，血管提取，病灶分割，特征提取等，最后跟正常指標比對給出診斷結果。這類方法一方面要求熟知糖網病的病理變化以便在提取差異特征時加入先驗信息使學習模型更加具有魯棒性，提取的特征緯度高；另一方面其檢測結果嚴重依賴于眼底結構的分割精度，但是視盤分割容易受病變影響，病灶之間與眼底結構之間相似特征互相干擾。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，針對現有技術不足，提出一種基于樸素貝葉斯與支持向量機的糖網病檢測方法，檢測過程可有效避免血管與微動脈瘤的精確分割，提取的特征簡單易操作。

為實現上述技術目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于樸素貝葉斯與支持向量機的糖網病自動篩查方法，包括：

步驟10，獲取原始彩色眼底圖像，對原始彩色眼底圖像進行預處理，并從預處理圖像中提取M通道圖像；

步驟20，從M通道圖像中提取血管圖像；

步驟30，根據血管圖像對預處理圖像進行重繪處理，得到血管重繪圖像；

步驟40，從血管重繪圖像中提取候選微動脈瘤，得到候選微動脈瘤圖像；

步驟50，對候選微動脈瘤圖像中的候選微動脈瘤提取特征得到特征向量，每個候選微動脈瘤圖像中的若干個候選微動脈瘤的特征向量構成候選微動脈瘤特征矩陣；

步驟60，對預處理圖像提取預處理圖像特征得到預處理圖像特征向量；

步驟70，將若干具有候選微動脈瘤樣本的眼底圖像分別按步驟10-50進行處理，以候選微動脈瘤樣本的特征向量組成的特征矩陣為輸入、以候選微動脈瘤樣本的正確標記組成的標記矩陣作為輸出來訓練樸素貝葉斯分類器；