基于眼底OCT影像的视网膜状态自动分析方法研究
发布时间:2023-06-05 05:24
光学相干断层成像(OCT)能够快速获得视网膜微观结构图像,是疾病治疗效果和随诊观察的客观指标,如发现眼底的微小病变、判断疾病的病理改变。由于眼底视网膜OCT图像存在独有的组织复杂性和模糊性,临床上依赖于经验丰富的医师进行人工判断。随着信息科学的发展,计算机图像处理与分析技术已被应用于OCT图像,为视网膜疾病诊断带来便利,促进了医疗行业发展。本文以眼底OCT图像为研究对象,借鉴医生的分析过程,最终提出了一套基于眼底OCT影像的视网膜状态自动分析理论框架,包括正常视网膜参考模型的定义和建立、量化特征提取和异常辅助诊断,为计算机在线、远程诊断技术的实际应用奠定坚实的基础。本文的主要研究工作如下:1)提出基于视网膜分层的正常视网膜参考模型定义和建立方法眼科专家通过OCT图像观察视网膜特征和形态上的变化。由病态引起的视网膜组织形态变化会直接影响到视网膜相应组织层的形态及位置,而视网膜组织层边界可以表现出其形态的变化。针对采用单一结构元素无法实现多种形态目标的提取,和传统形态学结构元素形态单调固定的问题,本文提出了一种新型的免疫遗传形态算子(IGM),通过对OCT图像进行边缘检测滤波,实现了视网膜...
【文章页数】:128 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
致谢
摘要
Abstract
1 引言
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 眼底视网膜
1.1.2 光学相干断层成像技术
1.2 国内外研究现状
1.2.1 眼底OCT图像分析研究现状
1.2.2 目前存在的问题和所面临的挑战
1.3 论文主要研究内容
1.4 相关概念与理论
1.4.1 数学形态学
1.4.2 免疫遗传算法
1.4.3 图像纹理特征
1.5 本文的组织结构
2 眼底OCT图像
2.1 引言
2.2 拍摄仪器
2.3 图像数据
2.4 图像预处理
2.4.1 图像标准化
2.4.2 图像去噪
2.5 本章小结
3 正常视网膜参考模型的定义和建立
3.1 引言
3.2 基于免疫遗传的自适应结构元素
3.2.1 传统结构元素
3.2.2 结构元素匹配度
3.2.3 自适应结构元素
3.3 视网膜组织层边缘检测
3.4 正常视网膜参考模型
3.5 实验验证
3.5.1 视网膜分层结果分析
3.5.2 视网膜组织量化结果分析
3.5.3 参考模型量化数值分析
3.5.4 多方向及3D视网膜参考模型建模
3.6 本章小结
4 视网膜量化特征提取方法
4.1 引言
4.2 视网膜纹理特征提取与确定
4.2.1 二分类视网膜纹理特征提取与确定
4.2.2 多分类异常视网膜纹理特征提取与确定
4.3 视网膜形状特征
4.3.1 视网膜黄斑区区域划分
4.3.2 视网膜形状特征定义
4.4 实验验证
4.4.1 正常视网膜形状特征参考数值
4.4.2 异常视网膜形状特征数值比较分析
4.4.3 近视眼视网膜变化规律分析
4.5 本章小结
5 计算机辅助诊断方法
5.1 引言
5.2 视网膜计算机辅助诊断流程
5.3 视网膜异常等级划分决策
5.3.1 几何特征等级划分
5.3.2 形态特征等级划分
5.4 实验验证
5.4.1 视网膜图像筛查
5.4.2 异常视网膜图像分类
5.4.3 视网膜图像异常等级划分
5.5 计算机辅助诊断系统
5.5.1 诊断系统结构
5.5.2 诊断系统流程
5.5.3 诊断系统界面
5.6 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究内容总结
6.2 未来工作展望
参考文献
作者简历及在学研究成果
学位论文数据集
本文编号:3831770
【文章页数】:128 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
致谢
摘要
Abstract
1 引言
1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 眼底视网膜
1.1.2 光学相干断层成像技术
1.2 国内外研究现状
1.2.1 眼底OCT图像分析研究现状
1.2.2 目前存在的问题和所面临的挑战
1.3 论文主要研究内容
1.4 相关概念与理论
1.4.1 数学形态学
1.4.2 免疫遗传算法
1.4.3 图像纹理特征
1.5 本文的组织结构
2 眼底OCT图像
2.1 引言
2.2 拍摄仪器
2.3 图像数据
2.4 图像预处理
2.4.1 图像标准化
2.4.2 图像去噪
2.5 本章小结
3 正常视网膜参考模型的定义和建立
3.1 引言
3.2 基于免疫遗传的自适应结构元素
3.2.1 传统结构元素
3.2.2 结构元素匹配度
3.2.3 自适应结构元素
3.3 视网膜组织层边缘检测
3.4 正常视网膜参考模型
3.5 实验验证
3.5.1 视网膜分层结果分析
3.5.2 视网膜组织量化结果分析
3.5.3 参考模型量化数值分析
3.5.4 多方向及3D视网膜参考模型建模
3.6 本章小结
4 视网膜量化特征提取方法
4.1 引言
4.2 视网膜纹理特征提取与确定
4.2.1 二分类视网膜纹理特征提取与确定
4.2.2 多分类异常视网膜纹理特征提取与确定
4.3 视网膜形状特征
4.3.1 视网膜黄斑区区域划分
4.3.2 视网膜形状特征定义
4.4 实验验证
4.4.1 正常视网膜形状特征参考数值
4.4.2 异常视网膜形状特征数值比较分析
4.4.3 近视眼视网膜变化规律分析
4.5 本章小结
5 计算机辅助诊断方法
5.1 引言
5.2 视网膜计算机辅助诊断流程
5.3 视网膜异常等级划分决策
5.3.1 几何特征等级划分
5.3.2 形态特征等级划分
5.4 实验验证
5.4.1 视网膜图像筛查
5.4.2 异常视网膜图像分类
5.4.3 视网膜图像异常等级划分
5.5 计算机辅助诊断系统
5.5.1 诊断系统结构
5.5.2 诊断系统流程
5.5.3 诊断系统界面
5.6 本章小结
6 总结与展望
6.1 研究内容总结
6.2 未来工作展望
参考文献
作者简历及在学研究成果
学位论文数据集
本文编号:3831770
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3831770.html
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