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基于改进参数核图割的OCT眼底图像分割方法研究

发布时间:2017-03-29 06:13

  本文关键词:基于改进参数核图割的OCT眼底图像分割方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:医学与人类健康息息相关。近些年来,随着信息技术的不断发展,计算机辅助诊断已经成为医学领域重要的辅助手段之一。计算机辅助诊断技术通过使用计算机等工具可以精确建模并快速处理各种数据,在此基础上结合各种生理、生化手段以及医学图像处理技术,给临床医师提供生物活体组织病变位置的可视化图像,帮助医师对各类疾病进行诊断和治疗。与此同时,各类医学成像技术的发展也为临床医师带来了极大的便利。光学相干断层扫描技术是一种新兴的层析成像技术,它利用相干光源的干涉特性,能够快速、无创地对活体微型组织器官进行成像。由于其能够实现精确、直观地观测人体器官组织,且在成像过程中无需与人体发生接触,光学相干断层扫描技术被广泛地应用于眼科以及耳鼻喉科的临床诊断与治疗中。在眼科疾病中,眼底图像能够清晰的显示视网膜各层的信息,常常作为诊断眼科疾病的重要依据。由光学相干断层扫描成像技术得到的眼底图像往往携带一些噪声点,且图像中视网膜各层间的变化并不十分明显。未经处理的光学相干断层扫描眼底图像可能会降低临床医师对疾病判断的准确性,所以将眼底图像中视网膜各层通过计算机技术进行分割是临床眼科领域亟需解决的一个问题。针对医学图像分割问题,学术界相关研究人员提出了诸多解决方案。比较经典的算法如Canny边缘检测算法,它通过计算图像矩阵的梯度幅值,采用双阈值方法将图像中灰度变化明显的区域提取出来,作为图像的边缘信息。主动轮廓模型作为目前比较主流的分割算法,它通过内力与外力的作用来形变提前输入待分割目标的轮廓模型,从而使得能量方程趋于最小,得到最终的分割结果。此外,归一化割和水平集等思想,也能完成图像分割的处理工作。然而,由于眼底图像灰度阶跃范围较小,且视网膜各层间的变化不明显,当以上算法处理光学相干断层扫描眼底图像时,所得到的结果并不理想。为了克服现存方法的缺点,本文提出了一套联合形态学腐蚀操作和参数核图割的解决方案。这种方案通过集成并调整现有的方法,使其适应光学相干断层扫描眼底图像的特点。形态学腐蚀操作作为图像的预处理过程,能够较好地去除光学相干断层扫描图像中的噪声干扰。图割算法作为广泛使用的图像分割方法,它通过额外增加控制点的策略将图像中每个像素划分为前景与背景两个子集中,达到分割的效果。本文采用一种改进的参数核图割的方法来分割眼底图像,核图割算法通过交替固定图割方法中能量函数中一个参数,优化另一个参数的双步迭代策略来进行求解。本文根据光学相干断层扫描眼底图像的特点,引入峰值信噪比来动态调整图割方法能量函数的平滑项参数,以此对不同质量的眼底图像区别处理。实验表明,本文提出的方法能够较好的完成眼底OCT体数据视网膜各层的分割。
【关键词】:计算机辅助诊断 光学相干断层扫描技术 眼底图像 视网膜层 参数核图割
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R770.4;TP391.41
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-16
  • 1.1 研究背景与意义9-10
  • 1.2 医学图像分割技术的现状及发展10-14
  • 1.2.1 医学图像分割的分类与方法10-13
  • 1.2.2 医学图像分割技术的发展13-14
  • 1.3 本文的研究内容和组织结构14-16
  • 第2章 光学相干断层扫描与眼底图像技术介绍16-22
  • 2.1 光学相干断层扫描与成像技术16-18
  • 2.1.1 光学相干断层扫描技术原理16-17
  • 2.1.2 光学相干断层扫描成像的特点与优势17-18
  • 2.2 眼底生理结构及眼底图像简介18-21
  • 2.2.1 视网膜层次结构18-19
  • 2.2.2 现有眼底成像技术对比19-21
  • 2.3 本章总结21-22
  • 第3章 医学图像分割相关技术对比22-36
  • 3.1 OCT实验数据介绍22-23
  • 3.2 医学图像预处理方法23-30
  • 3.2.1 图像增强23-26
  • 3.2.2 图像平滑处理26-28
  • 3.2.3 Haar小波28-30
  • 3.3 医学图像分割方法30-36
  • 3.3.1 主动轮廓模型30-31
  • 3.3.2 Canny边缘检测31-32
  • 3.3.3 归一化割32-34
  • 3.3.4 水平集分割算法34-36
  • 第4章 眼底图像层分割解决方案36-46
  • 4.1 眼底图像的预处理36-38
  • 4.2 传统图割方法38-40
  • 4.3 参数核图割方法40-44
  • 4.4 实验结果与分析44-46
  • 第5章 总结与展望46-48
  • 5.1 本文工作总结46-47
  • 5.2 未来展望47-48
  • 参考文献48-51
  • 作者简介51-52
  • 致谢52

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