網膜画像における高速自動血管抽出アルゴリズム

Automatic and quick blood vessels extraction algorithm in retinal images
IET Image Processing Vol. 7, Iss. 4, pp. 392-400, 2013
20150930 ntanaka

人間の認識や目の疾患の診断などのようにさまざまな異なる網膜画像の適用が毎日のように増え続けている.従って,網膜画像の目の部分を特徴量として認識する事が可能な自動手法の必要性は否めない.本稿では,Curvelettransform(CT)とPrinciplecomponentanalysis(PCA)を用いて着色した網膜画像からの自動かつ高速なモルフォロジー血管抽出アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムでは,網膜画像の背景の輝度とコントラストの分布を推定する事によって画像の輝度がかなり均一である.また,CTは様々な方向,スケールに対するエッジを強調する事で網膜画像のコントラスト比を強調するために用いられる.我々は,網膜画像から血管を抽出するために,多方向の構造要素を導入して改良されたモルフォロジー演算を使用した.Connectedcomponentanalysisと適応フィルタは画像内の細い動脈よりも小さいサイズで現れた襞を絞り込むために使われる.提案アルゴリズムはDRIVEデータベースの利用可能な画像において評価し,94.58%の血管抽出精度が得られた.得られた結果は,リファレンスの文献と比較して提案アルゴリズムの有効性を示す.

Retinal image,Blood vessels,Curvelet Transform,Principle component analysis