视网膜病变相干光断层成像中的分割算法研究

发布时间：2020-04-08 20:28

【摘要】：糖尿病是一种慢性疾病,其可导致视网膜层变形和液体的积聚,并且会增加失明的风险,而相干光断层成像(Optical Coherence Tomography,OCT)具有高分辨率、非侵入性等优点,是最常用的眼科诊断糖尿病技术之一。在视网膜OCT图像上进行视网膜层结构和液体区域的分割是监测糖尿病患者视网膜结构变换的一个重要步骤,然而,手工进行分割通常是一个耗时且主观的过程。由于视网膜层的变形和液体的积聚,使得OCT图像中的视网膜层和液体区域分割是一项具有挑战性的任务。本文分别针对病变图像中视网膜层结构分割以及病变图像中视网膜液体区域分割做出研究。针对病变图像中视网膜层结构分割问题,本文提出带回溯的改进最短路径算法进行病变层结构分割。该方法首先联合灰度、梯度、Gabor三种权重进行权重图计算,然后定义方向一致性损失动态约束决定算法传播方向,最后使用回溯的思想替代传统最短路径算法中计算累计代价的方式避免了短路的问题。实验结果表明,本文的方法相比其他分割方法取得了更好的效果。针对病变图像中视网膜液体区域分割问题,本文进提出了两种分割方法:基于块的CNN分割方法与基于改进的U-NET分割方法。基于块的CNN分割方法将分割问题转为二分类问题,训练基于块的CNN神经网络结构进行像素分类,实验结果表明该方法分割结果优于传统阈值分割方法以及K聚类方法。第一种方法中存在将多块液体区域分割成一个整体的问题。因此,提出第二种基于改进的U-NET分割方法。该方法中引入注意力机制进行液体区域的自动学习定位,同时,使用密集跨越连接联合高层次与低层次的特征,使得分割结果更精确,此外,在损失中使用联合损失,包括交叉熵损失,dice损失以及回归损失,其中使用回归损失来避免多个液体区域分割成一个整体的问题。实验结果表明,本文方法不仅可以适应多种成像扫描设备获取的OCT扫描图完成分割,同时提出的方法也有更高的分割精度。
【学位授予单位】：武汉科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R587.2;R774.1;TP391.41

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本文编号：2619799