CN110189327A - 基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：S01：图像采集标注；S02：图像预处理；S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型；S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
Description
技术领域
本发明属于图像分割技术领域，具体涉及一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法。
背景技术
通常的，医生在分析眼底视网膜图像时，需要对血管进行精确分割。分割算法有多个种类，基于传统的分割算法如区域生长、边缘检测等算法无法达到血管精确分析要求。现有分割算法主要是基于机器学习的方法对图像像素点进行分类，最终得到分割目标。由于训练速度快、结果易于分析等优点，随机森林分类器被广泛使用。但这种方法在眼底视网膜血管的分割中也存在缺陷。
眼底视网膜图像中的渗出物，微动脉瘤和出血等现象严重干扰了随机森林分类器的算法性能，血管分割结果出现边缘不平滑，背景噪声无法去除等问题。
发明内容
为了克服现有随机森林分类器在眼底视网膜血管分割导致的边界不平滑，噪声多等问题，本发明提供了一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，能有效降低背景噪声，提高血管分割精度和边缘平滑度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：
S01：图像采集标注：通过特殊照相机采集20到80岁不同年龄段患者的眼底视网膜彩色图像，并标注；
S02：图像预处理：提取眼底视网膜彩色图像的绿色通道，通过滤波去除噪声并且增强血管；
S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；
S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；
S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；
S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型。
S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
进一步，所述步骤S01中，对眼底视网膜血管图像的采集和标注需要医生辅助，以得到专业性数据。
再进一步，所述步骤S02中，对待分割的图像进行预处理，由于视网膜血管只对成像过程中的绿色光反射，预处理提取了眼底视网膜血管的绿色通过，通过滤波去除高斯噪声并增强血管结构。
所述步骤S03-S05中，对图像特征进行处理，首先提取特征并融合，利用结构化随机森林中的结构化标签特性对特征进行重构。
所述步骤S06-S07中，以重构后的特征向量作为输入，对随机森林分类器进行训练，最终得到分割血管图像，随机森林是多个独立训练的决策树的集合，每个决策树Ti(x)由一组组织成树结构的测试函数组成，通过在树上向左或向右递归分支直到到达叶节点来对样本x进行分类，每个非叶子节点(分割节点)与测试函数(分割函数)h(x,θj)相关联；
其中，k是特征标志，t是阈值，对每个叶子节点，附加预测模型；预测模型是用条件分布p(c|x)获取的叶子节点统计，其中c表示分类标签，用最大后验概率(MAP)评估：
c*＝argmaxc∈Cp(c|x) (6)
在训练期间，对于每个节点j和输入的训练集Sj，我们认为最好的分割函数h(x,θj)分割后左右子节点数据集分别为和对于分类树而言，通常使用最大信息增益：
其中H(s)为数据集S的信息熵，定义为：
所述步骤S06中，对每颗决策树的叶子节点被设定为4，并采用one-hot编码，对所有决策树编码，最终分类得到血管结果。
本发明的技术构想为：该方法针对眼底视网膜图像中的渗出物，微动脉瘤和出血等复杂情况，采用滤波方法有效的对图像降噪并且增强血管，针对血管点分类所存在的边界点误分类以及噪声问题，引入了结构化标签。在对原始图像预处理后，通过分析血管图像特点，提取了具有针对性的局部区域信息特征、纹理特征和光照不敏感特征，并进行特征融合；通过结构化随机森林编码器种结构化标签的优点对特征重构；最终通过随机森林分类器进行分类，得到边缘平滑，噪声少的分割结果。
本发明的有益效果主要表现在：1.通过预处理有效的减少了噪声2.通过多特征融合有效结合了图像信息3.引入结构化随机森林编码器，有效弥补了随机森林的不足，提升了分割血管的边缘平滑度，减少了噪声。
附图说明
图1是基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法的流程图。
图2是对原始图像预处理流程图。
图3是图像采集和医生标注图像。
图4是眼底视网膜血管结构化标签示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步描述。
参照图1-图4，一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，包括如下步骤：
S01：图像采集标注：通过特殊照相机采集20到80岁不同年龄段患者的眼底视网膜彩色图像，并标注；
S02：图像预处理：提取眼底视网膜彩色图像的绿色通道，通过滤波去除噪声并且增强血管；
S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；
S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；
S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；
S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型。
S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
所述步骤S01中，对眼底视网膜血管图像的采集和标注需要医生辅助，以得到专业性数据，图3显示了眼底视网膜血管图像和标准结果。
所述步骤S02中，对图2待分割的图像进行预处理，由于视网膜血管只对成像过程中的绿色光反射，预处理提取了眼底视网膜血管的绿色通过，通过滤波去除高斯噪声并增强血管结构。
所述步骤S03-S05中，对图像特征进行处理，首先提取特征并融合，利用结构化随机森林中的结构化标签特性对特征进行重构。图4是几个结构化标签，其具有几乎无噪声的优势。
所述步骤S06-S07中，以重构后的特征向量作为输入，对随机森林分类器进行训练，最终得到分割血管图像。随机森林是多个独立训练的决策树的集合。每个决策树Ti(x)由一组组织成树结构的测试函数组成。通过在树上向左或向右递归分支直到到达叶节点来对样本x进行分类。每个非叶子节点(分割节点)与测试函数(分割函数)h(x,θj)相关联。虽然任何分类模型都可以用于测试功能，但最常用的是决策树。
其中，k是特征标志，t是阈值。对每个叶子节点，附加预测模型。最常用的预测模型是用条件分布p(c|x)获取的叶子节点统计，其中c表示分类标签。有时也会用最大后验概率(MAP)评估：
c*＝argmaxc∈Cp(c|x) (6)
在训练期间，对于每个节点j和输入的训练集Sj，我们认为最好的分割函数h(x,θj)分割后左右子节点数据集分别为和对于分类树而言，通常使用最大信息增益：
其中H(s)为数据集S的信息熵，定义为：
传统的随机森林分类器在分割数据到叶子节点后缺乏决策树之间的联系，S06中，对每颗决策树的叶子节点被设定为4，并采用one-hot编码，对所有决策树编码，最终分类得到血管结果。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S01：图像采集标注：通过特殊照相机采集20到80岁不同年龄段患者的眼底视网膜彩色图像，并标注；
S02：图像预处理：提取眼底视网膜彩色图像的绿色通道，通过滤波去除噪声并且增强血管；
S03：提取特征：对眼底视网膜图像提取基于像素点的融合特征，特征由邻域信息，纹理和光照不敏感特征组成；
S04：构建结构化随机森林编码器：使用结构化标签代替随机森林分类的二值标签，构建结构化随机森林编码器；
S05：特征编码重构：通过结构化随机森林编码器对上述提取特征进行编码重构，得到新的特征；
S06：随机森林分类模型训练：以新特征作为随机森林分类器输入，训练分类模型；
S07：眼底视网膜血管分割：对需要分割的图像提取结构化随机森林编码特征，输入随机森林分类器，得到分割完成的血管图像。
2.如权利要求1所述的基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S01中，对眼底视网膜血管图像的采集和标注需要医生辅助，以得到专业性数据。
3.如权利要求1或2所述的基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S02中，对待分割的图像进行预处理，由于视网膜血管只对成像过程中的绿色光反射，预处理提取了眼底视网膜血管的绿色通过，通过滤波去除高斯噪声并增强血管结构。
4.如权利要求1或2所述的基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S03-S05中，对图像特征进行处理，首先提取特征并融合，利用结构化随机森林中的结构化标签特性对特征进行重构。
5.如权利要求1或2所述的基于结构化随机森林编码器的眼底视网膜血管分割方法，其特征在于，所述步骤S06-S07中，以重构后的特征向量作为输入，对随机森林分类器进行训练，最终得到分割血管图像，随机森林是多个独立训练的决策树的集合，每个决策树Ti(x)由一组组织成树结构的测试函数组成，通过在树上向左或向右递归分支直到到达叶节点来对样本x进行分类，每个非叶子节点(分割节点)与测试函数(分割函数)h(x,θj)相关联；
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