基于Scheimpflug相机的角膜力学参数分析系统开发与临床应用研究

发布时间：2024-05-18 19:35

　　中国是青少年近视发病率最高的国家,屈光手术率也很高。屈光手术对角膜进行定量厚度的切削,破坏角膜的完整性,对术后眼压、角膜生物力学性能产生影响,也可能增加屈光手术术后并发症的发生风险^[1]。因此,对屈光手术术前术后的角膜生物力学特性进行精确检查非常重要。可视化角膜生物力学分析仪(Corvis ST)是用于角膜生物力学检测临床商用最好的仪器。其缺陷在于施压方向上图像分辨率较低,且有随机高亮白斑噪声,这些因素都给角膜边界的精确定位带来困难。处理方法上,现有的针对高速Scheimpflug相机下的角膜图像边界定位算法多采用与图像灰度直接相关的方法,抗干扰能力弱,鲁棒性弱。同时Corvis ST能够获取的参数也较少,不能充分满足相关领域临床与科研迅速发展的需求。鉴此,本文首先提出了基于U-Net的角膜边界定位算法,在数据预处理过程中,将模拟生成的高亮白斑加入训练环节,提高网络抗扰能力;采用离线训练+在线微调的模式,通过分段仿射变换引入类正弦波的位移,模拟角膜在压力扰动下后续的波动;在后处理过程中,用六次多项式拟合进一步拟合角膜的动态形变作为后处理环节。在得到了高精度的角膜边...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 角膜生物力学特性测试的国内外研究现状
        1.2.1 离体角膜生物力学测试的研究现状
        1.2.2 角膜生物力学测试相关商用产品的研究现状
    1.3 论文的主要工作与组织结构
    1.4 本论文的创新点
第2章 高速Scheimpflug相机下的角膜边界定位
    2.1 数据来源与类型
    2.2 现有角膜边界分割算法
    2.3 基于U-Net的角膜边界定位算法研制
        2.3.1 U-Net框架
        2.3.2 数据标注
        2.3.3 算法运行环境
        2.3.4 数据预处理
        2.3.5 mask track方法
        2.3.6 结果对比
    2.4 超分辨率图像重建的探索
    2.5 本章小结
第3章 Python-Flask框架下的角膜生物力学参数分析系统开发
    3.1 在线系统需求分析
        3.1.1 在线系统功能需求分析
        3.1.2 在线系统安全需求分析
        3.1.3 在线系统业务流程分析
        3.1.4 在线系统数据流程图分析
        3.1.5 开发方案及开发环境
    3.2 设计框架及可视化介绍
        3.2.1 Python-Flask框架介绍
        3.2.2 ECharts插件介绍
    3.3 在线系统详细设计
        3.3.1 在线系统结构设计分析
        3.3.2 在线系统数据库设计分析
    3.4 系统实现与测试
        3.4.1 角膜分割模块
        3.4.2 注册账号用户信息模块
        3.4.3 用户角膜数据管理模块
        3.4.4 后台管理员模块
    3.5 网页部署与应用
    3.6 本章小结
第4章 屈光手术前后角膜生物力学参数研究
    4.1 前期圆锥角膜生物力学参数应用研究
    4.2 在线系统得到的角膜生物力学参数
        4.2.1 动态参数
        4.2.2 静态参数
    4.3 屈光手术前后角膜生物力学参数应用研究
        4.3.1 中央角膜厚度
        4.3.2 眼内压
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
参考文献
附录
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果



本文编号：3977258