一、概述

随着医疗影像技术的发展，通过眼部的彩色眼底视网膜图像、光学相干断层扫描图像（OCT）等非侵入式的眼底检查方式，医生可以对受检者眼部做出准确而全面的分析，这在眼部疾病的精确诊断和眼疾病监控上起到了极其重要的作用。并且随着眼底照相机技术的不断发展，通过眼底照相机可以获得相对高清的眼底图像，同时由于眼底照相机设备的价格相对较低，检查过程相对简便，眼底图像已经成为眼科疾病中眼底检查的普遍手段，因此如何有效且准确地处理和分析眼底图像，从而充分利用眼底图像的相关信息，对眼部疾病的及时诊断和治疗显得尤为重要。

眼底图像分割技术将眼底图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标。它是从眼底图像处理到眼底图像分析的关键步骤，也是充分利用眼底图像信息的一种手段。它通过对眼底图像中的相应组织进行分割，提取各类组织的物理形态，便于之后对其进行形态学研究，测量分割组织的面积、直径等特征，辅助医疗诊断。

在传统医疗手段中，眼底图像分割通常采用医生手工进行分割的方式，不仅需要花费大量的时间和精力，而且分割效率低下、可重复性不强。而如今随着计算机等高新技术产业的发展以及先进医疗设备的不断普及，为了满足医学上对眼部疾病及时诊断和治疗的需求，国内外有许多利用计算机技术处理眼底图像的算法不断被提出，计算机辅助诊断系统在医疗领域得到了广泛的应用。其中，基于计算机算法的眼底图像分割技术可以自动地对眼底组织进行分割并输出显示，无须人工干预，极大地减轻了医务人员的工作压力，提高了临床诊断效率，为早期眼底疾病的筛查以及各种眼底疾病智能筛查系统的开发提供了技术支持。

基于计算机算法的眼底图像分割技术的发展分为两个阶段，早期阶段的眼底图像分割技术通常基于传统图像分割算法。这些方法大致包括基于阈值的方法、基于区域的方法、基于匹配滤波的方法、基于形态学的方法、基于形变模型的方法等。然而，上述方法都有各自的有效性，分割准确性仍有进一步提高的空间。并且以上方法大都需要在分割前，人工进行相关模型的设计，极大增加了人工带来的不确定性，例如基于形变模型的方法对初始曲线的设计十分敏感。现阶段，随着机器学习的深入研究，基于人工智能算法的眼底图像分割技术登上历史的舞台。基于人工智能算法的眼底图像分割技术通过机器的自学习能力，学习眼底图像的相关组织特征，从而不断调优参数，输出最优分割模型。基于人工智能算法的眼底图像分割技术可以自动地输出最优分割模型，无须人工过多干预，因此具有更好的鲁棒性和分割效果。下面将对基于人工智能算法的眼底图像分割方法进行介绍。