一、概述

视网膜血管是眼球的重要组成部分，其血管网络形态等很多特征能直接提示一些疾病。以糖尿病、高血压等慢性疾病以及青光眼、白内障等眼科疾病为例，这些疾病或多或少会在一定程度上影响眼底的激素水平，造成视网膜血管的形变（如血管的直径等特征的变化），并引发眼底血管的出血、水肿、硬化、渗出以及血管瘤样改变等，从而提示人体全身的一些已知或未知的病变及其性质特点和程度。因此眼底图像中的视网膜血管形态学分析在这些疾病的分析、诊断和治疗过程中扮演着非常重要的角色。

然而，在三维成像中，视网膜血管的拓扑结构十分复杂，细微分支极多，呈现树形结构，且动脉和静脉之间彼此独立，不会出现重合现象，而呈现在二维眼底图像中时，便不可避免地丢失了第三维度信息，使得图像中的血管出现形似交叉、缠绕等现象。此外，在医学成像设备获取眼底图像的过程中，也会由于噪声的存在、不均匀光照、细微血管处血管与背景对比度较差等因素，出现一定程度上的失真。为此，如何精确地从眼底图像中分离出血管成为近年来医学领域的一项极大挑战。

早期的眼底分割大多采用传统的方法，这些方法大致可以分为以下几种：基于血管跟踪的方法、基于匹配滤波的方法、基于形态学的方法和基于形变模型的方法。研究发现，传统的视网膜血管分割方法或多或少存在些许不足。基于血管跟踪的方法在分割过程中易受到分支节点的干扰。基于匹配滤波的方法性能取决于模板与血管之间的匹配程度，会受到例如血管中心光反射、半径变化、病变干扰等因素的影响。基于形态学的方法严重依赖于结构元素的选择，没有充分利用诸如血管轮廓之类的血管特征。基于形变模型的方法对初始曲线的位置非常敏感，计算也更加复杂。这些传统方法虽然可使视网膜血管分割的敏感性达到可接受的范围，但特异性普遍上有待提高。并且，这些传统方法因不涉及机器自我学习和自适应等技术，严格意义上不属于人工智能的范畴。随着机器学习的不断发展，基于机器学习的图像分割方法的分割性能不断提升，基于人工智能算法的视网膜血管分割方法近年来被广泛应用。