基于图像处理的糖尿病视网膜病变辅助诊断研究
发布时间：2020-10-30 16:39
糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病一种极为常见的并发症,目前已经成为我国导致失明的重要疾病之一,而及时的诊断和治疗可以有效的避免其对视力的危害。但是由于医疗资源的相对紧缺,DR的筛查预防工作变得极为困难,从而使得大量的DR患者错过了治疗的最佳时间,最终导致视力受损甚至失明。为此利用数字图像处理及图像分类等方法,实现糖尿病视网膜病变的自动诊断,对于实现大规模眼底普查具有十分重要的意义。论文主要针对眼底图像分割和糖尿病视网膜病变的分期诊断进行了研究,基于图像处理及图像分类算法,提出了一种基于图像处理的糖尿病视网膜病变分期辅助诊断算法。具体内容和创新结果如下:(1)为去除血管网对于病变提取的干扰,提出了一种基于数字形态学方法的血管网分割算法。首先通过底帽变换得到血管网粗分割结果,之后基于形态学重建理论完成了血管网的精分割。(2)为去除视盘对于病变提取的干扰,提出了一种基于滑动窗口的快速的视盘定位方法,能够在较短时间内完成视盘的定位工作。(3)为实现硬性渗出物的分割提取,从渗出物特征出发,提出了一种基于图像融合的硬性渗出物的分割算法。与同领域其他算法相比,本文算法具有特异性和准确率高、耗时短的特点。(4)为实现糖尿病视网膜病变的分期诊断,提出了一种基于支持向量机(SVM)的糖尿病视网膜病变分期辅助诊断算法,从糖尿病视网膜病变的病理特征出发提取特征向量,对分类器进行训练与测试,测试集结果表明该模型对于单纯型糖尿病视网膜病前中期诊断效果良好。
【学位单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R587.2;R774.1;TP391.41
【部分图文】：
1.2 糖尿病视网膜病变1.2.1 眼底结构眼底又被称为视网膜，是人眼中重要的感光部位。在眼底图像上可见的眼底结构有血管、视盘以及中央凹，如图 1-1。视盘（Optic Disc）：视盘区域没有感光细胞，在眼底图像中呈现为高亮的圆形区域，眼底血管在视盘区域汇集；血管网（Vessel）：眼底血管是人体中唯一一处可以直接可见的血管，在眼底图像中呈对称发散分布，并汇集在视盘区域，血管网可以为各种眼科疾病的诊断提供辅助信息；中央凹（Fovea）：眼底图像中央存在一个亮度较低的圆形区域被称作为黄斑区，中央凹为眼底图像中黄斑区区域的凹陷中心。这一区域充满大量的视锥细胞，对于病变十分敏感，如果病变出现在这一区域，将造成严重的视力障碍。
逐步造成更高程度的、不可逆的视力障碍、视野缺损甚至失明。早期的的糖尿病视网膜病变患者出现的病变特征有：微血管瘤、硬性渗出、出血、棉絮斑等病变，如图 1-。（1）微血管瘤：微血管瘤是糖尿病视网膜病变最早期的特征，以暗红色圆状呈现在眼底图像中，并且数量随着病情的加重不断增长。（2）出血：出血出现在糖尿病视网膜病变早期阶段，在眼底图像上呈现为暗红色不规则片状区域，随着病情阶段的发展，出血数量与面积都会增加。（3）硬性渗出：随着出血情况的发展，受损血管中开始向组织液渗出脂肪、蛋白质等物质，这些物质的堆积被称为硬性渗出。在眼底图像中呈现为边界可见的黄白色区域，并且随着病情阶段的发展，这些区域面积、数量同步增加，同时渗出物区域相互融合成片，形成大面积的硬性渗出物堆积。（4）棉絮斑：棉絮斑出现在糖尿病视网膜病变单纯期的中后阶段，实质是神经纤维发生了堵塞或者细胞内发生了水肿，在眼底图像中呈现为白色的边界不清晰的片状区域，在医学上也被成为软性渗出。
图 1-3 本文研究框架Fig 1-3 Research framework1.4.2 论文结构安排本文由 6 个章节构成，各章节结构设置如下：第一章：绪论。介绍了论文的研究背景及意义，简述了 DR 病变的病理基础，讨论了论文研究过程中需要解决的难点，总结了论文的研究内容。第二章：眼底图像相关处理技术。主要介绍眼底图像处理中遇到的难点和问题，以及眼底图像处理过程中需要用到的预处理方法和图像增强技术，最后对应用在眼底图像中的分割技术进行了归类整理。第三章：血管与视盘的分割。主要提出了有效的视盘和血管分割算法，对眼底图像中血管与视盘进行了分割提取。第四章：硬性渗出物检测。从渗出物的特征出发，结合前面章节中视盘和血管的分割，考虑亮度、边缘强度等特征，基于阈值分割、图像融合等技术提出一
【参考文献】
本文编号：2862741
【学位单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R587.2;R774.1;TP391.41
【部分图文】：
1.2 糖尿病视网膜病变1.2.1 眼底结构眼底又被称为视网膜，是人眼中重要的感光部位。在眼底图像上可见的眼底结构有血管、视盘以及中央凹，如图 1-1。视盘（Optic Disc）：视盘区域没有感光细胞，在眼底图像中呈现为高亮的圆形区域，眼底血管在视盘区域汇集；血管网（Vessel）：眼底血管是人体中唯一一处可以直接可见的血管，在眼底图像中呈对称发散分布，并汇集在视盘区域，血管网可以为各种眼科疾病的诊断提供辅助信息；中央凹（Fovea）：眼底图像中央存在一个亮度较低的圆形区域被称作为黄斑区，中央凹为眼底图像中黄斑区区域的凹陷中心。这一区域充满大量的视锥细胞，对于病变十分敏感，如果病变出现在这一区域，将造成严重的视力障碍。
逐步造成更高程度的、不可逆的视力障碍、视野缺损甚至失明。早期的的糖尿病视网膜病变患者出现的病变特征有：微血管瘤、硬性渗出、出血、棉絮斑等病变，如图 1-。（1）微血管瘤：微血管瘤是糖尿病视网膜病变最早期的特征，以暗红色圆状呈现在眼底图像中，并且数量随着病情的加重不断增长。（2）出血：出血出现在糖尿病视网膜病变早期阶段，在眼底图像上呈现为暗红色不规则片状区域，随着病情阶段的发展，出血数量与面积都会增加。（3）硬性渗出：随着出血情况的发展，受损血管中开始向组织液渗出脂肪、蛋白质等物质，这些物质的堆积被称为硬性渗出。在眼底图像中呈现为边界可见的黄白色区域，并且随着病情阶段的发展，这些区域面积、数量同步增加，同时渗出物区域相互融合成片，形成大面积的硬性渗出物堆积。（4）棉絮斑：棉絮斑出现在糖尿病视网膜病变单纯期的中后阶段，实质是神经纤维发生了堵塞或者细胞内发生了水肿，在眼底图像中呈现为白色的边界不清晰的片状区域，在医学上也被成为软性渗出。
图 1-3 本文研究框架Fig 1-3 Research framework1.4.2 论文结构安排本文由 6 个章节构成，各章节结构设置如下：第一章：绪论。介绍了论文的研究背景及意义，简述了 DR 病变的病理基础，讨论了论文研究过程中需要解决的难点，总结了论文的研究内容。第二章：眼底图像相关处理技术。主要介绍眼底图像处理中遇到的难点和问题，以及眼底图像处理过程中需要用到的预处理方法和图像增强技术，最后对应用在眼底图像中的分割技术进行了归类整理。第三章：血管与视盘的分割。主要提出了有效的视盘和血管分割算法，对眼底图像中血管与视盘进行了分割提取。第四章：硬性渗出物检测。从渗出物的特征出发，结合前面章节中视盘和血管的分割，考虑亮度、边缘强度等特征，基于阈值分割、图像融合等技术提出一
【参考文献】
相关期刊论文 前6条
1 黄奇瑞;;基于FCM和SVM的TM遥感影像自动分类算法[J];华北水利水电大学学报(自然科学版);2015年04期
2 刘建华;王建伟;;基于图像处理的CT图像肝癌诊断技术研究[J];清华大学学报(自然科学版);2014年07期
3 陈洁;李其斌;杜亨;王旭;;数学形态学在图像分割中的应用研究[J];计算机光盘软件与应用;2013年19期
4 赵晓芳;林土胜;李碧;;视网膜图像中视盘的快速自动定位方法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2011年02期
5 张涛;段淑敏;;支持向量机在中医疾病症候诊断中的应用[J];华北水利水电学院学报;2007年03期
6 王陈飞;肖诗斌;;基于SVM的图像分类研究[J];计算机与数字工程;2006年08期
本文编号：2862741
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/wuguanyixuelunwen/2862741.html
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