糖网病辅助诊断的眼底图像处理研究
发布时间：2021-10-05 08:23
糖尿病性视网膜病变也称作糖网病,是糖尿病患者病程中严重的眼底并发症,被世界卫生组织认定为世界三大致盲眼病之一。糖网病早期可能发病数年不出现任何视觉症状,但是当患者出现视觉障碍时眼部已经发生了不可逆转的损害,因此早期筛查对糖网病的治疗至关重要。目前对糖网病患者的筛查主要依靠眼科医生对糖尿病患者眼底图像中的病灶特征进行分析诊断,对于基数庞大的糖尿病患者来说难以实现定期大规模筛查。随着科学技术的不断发展,计算机辅助诊断越来越多的应用到临床诊断与治疗中。眼底图像中包含大量有效信息,可以利用图像处理技术分析眼底图像中的生理结构和病灶特征,借助计算机辅助诊断技术可以帮助眼科医生实现对糖网病的大规模定期筛查。本文工作主要是糖网病辅助诊断系统中图像处理技术方面的研究。利用眼科摄像仪获取的眼底图像数据,对眼底图像进行视网膜血管图的分割、视盘的定位分割和糖网病早期明显病灶特征硬性渗出的定位识别,为糖网病的辅助筛查工作提供有效帮助。本文的主要工作内容如下:（1）在视网膜血管分割图像预处理阶段,采用了限制对比度直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equaliz...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
糖网病各分期的眼底图像
络的交点定位出视盘的位置。定位的方法各有优劣，基于视盘外观形态的方法，会因为使视盘的外观形态在眼底图像中不明显，容易造成误定位法，首先需要分割出视网膜血管，而血管分割本身就比较网络结构清晰的眼底图像，对于图像质量不高特别是含有度更大，血管汇聚的判断会因为血管网络的分叉或者交错盘在眼底图像中的外观形态及特殊位置比较明显，但由于影响并不能全部准确的定位分割出来，目前视盘定位准确出自动检测的研究现状（Hardexudates，HEs）是糖网病患者早期最明显的眼底病-4 所示。HEs 在眼底图像中表现为视网膜内边界清晰地黄由于糖尿病患者血管微循环系统中眼底血管通透性增加导视网膜血管渗出，沉积在视网膜内形成的。HEs 的自动检的步骤。
西南交通大学硕士研究生学位论文 第不同的 S 和 W 的取值会得到不同的相位核。图 2-5 中给出了四个具有代表性数分布及 S 和 W 的取值对相位导数的影响[50]。由图 2-5（a）中可以看出当为 0 时，得到的是一个线性的相位导数；随着 W 值的增加相位导数会产生一曲率，如图 2-5（b）所示 W 取值为 14；当 W 的取值非常大时相位导数的曲的越多，如图 2-5（c）所示；S 的取值会改变相位导数的取值范围，S 越大相的取值范围越大，如图 2-5（d）所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]糖尿病视网膜病变眼底图像分类方法[J]. 梁平,熊彪,冯娟娟,廖瑞端,汪天富,刘维湘. 深圳大学学报(理工版). 2017(03)
[2]基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割[J]. 朱承璋,崔锦恺,邹北骥,陈瑶,王俊. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(04)
[3]基于匹配滤波和自动阈值的眼底血管分割方法[J]. 曹新容,薛岚燕,林嘉雯,余轮. 电子测量与仪器学报. 2017(01)
[4]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航. 计算机应用. 2016(09)
[5]眼底图像中视盘的自动定位方法研究[J]. 张先杰,张贵英. 电脑知识与技术. 2016(09)
[6]基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法[J]. 肖志涛,王雯,耿磊,张芳,吴骏,赵北方,张欣鹏,苏龙,陈莉明,单春燕. 中国生物医学工程学报. 2015(06)
[7]彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展[J]. 朱承璋,邹北骥,向遥,严权峰,梁毅雄,崔锦恺,刘晴. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(11)
[8]基于卷积神经网络的图像识别算法设计与实现[J]. 王振,高茂庭. 现代计算机(专业版). 2015(20)
[9]彩色眼底图像视盘自动定位与分割[J]. 邹北骥,张思剑,朱承璋. 光学精密工程. 2015(04)
[10]多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割[J]. 郑姗,范慧杰,唐延东,王琰. 中国图象图形学报. 2014(11)
博士论文
[1]彩色图像特征提取与植物分类研究[D]. 黄志开.中国科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于图像处理的高速列车车号识别算法研究[D]. 杨吉.西南交通大学 2017
[2]基于深度学习的人脸识别[D]. 程福运.大连理工大学 2016
[3]视网膜血管增强与分割算法研究[D]. 张歆雅.长春工业大学 2016
[4]糖尿病视网膜病变图像的渗出物自动检测算法研究[D]. 陈向.哈尔滨工业大学 2012
[5]糖尿病视网膜图像中视盘的自动定位及病变区自动检测的研究[D]. 马新.南京航空航天大学 2010
[6]眼底照相机图像处理与分析关键技术研究[D]. 顾晶龙.南京航空航天大学 2010
本文编号：3419356
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
糖网病各分期的眼底图像
络的交点定位出视盘的位置。定位的方法各有优劣，基于视盘外观形态的方法，会因为使视盘的外观形态在眼底图像中不明显，容易造成误定位法，首先需要分割出视网膜血管，而血管分割本身就比较网络结构清晰的眼底图像，对于图像质量不高特别是含有度更大，血管汇聚的判断会因为血管网络的分叉或者交错盘在眼底图像中的外观形态及特殊位置比较明显，但由于影响并不能全部准确的定位分割出来，目前视盘定位准确出自动检测的研究现状（Hardexudates，HEs）是糖网病患者早期最明显的眼底病-4 所示。HEs 在眼底图像中表现为视网膜内边界清晰地黄由于糖尿病患者血管微循环系统中眼底血管通透性增加导视网膜血管渗出，沉积在视网膜内形成的。HEs 的自动检的步骤。
西南交通大学硕士研究生学位论文 第不同的 S 和 W 的取值会得到不同的相位核。图 2-5 中给出了四个具有代表性数分布及 S 和 W 的取值对相位导数的影响[50]。由图 2-5（a）中可以看出当为 0 时，得到的是一个线性的相位导数；随着 W 值的增加相位导数会产生一曲率，如图 2-5（b）所示 W 取值为 14；当 W 的取值非常大时相位导数的曲的越多，如图 2-5（c）所示；S 的取值会改变相位导数的取值范围，S 越大相的取值范围越大，如图 2-5（d）所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]糖尿病视网膜病变眼底图像分类方法[J]. 梁平,熊彪,冯娟娟,廖瑞端,汪天富,刘维湘. 深圳大学学报(理工版). 2017(03)
[2]基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割[J]. 朱承璋,崔锦恺,邹北骥,陈瑶,王俊. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(04)
[3]基于匹配滤波和自动阈值的眼底血管分割方法[J]. 曹新容,薛岚燕,林嘉雯,余轮. 电子测量与仪器学报. 2017(01)
[4]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航. 计算机应用. 2016(09)
[5]眼底图像中视盘的自动定位方法研究[J]. 张先杰,张贵英. 电脑知识与技术. 2016(09)
[6]基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法[J]. 肖志涛,王雯,耿磊,张芳,吴骏,赵北方,张欣鹏,苏龙,陈莉明,单春燕. 中国生物医学工程学报. 2015(06)
[7]彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展[J]. 朱承璋,邹北骥,向遥,严权峰,梁毅雄,崔锦恺,刘晴. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(11)
[8]基于卷积神经网络的图像识别算法设计与实现[J]. 王振,高茂庭. 现代计算机(专业版). 2015(20)
[9]彩色眼底图像视盘自动定位与分割[J]. 邹北骥,张思剑,朱承璋. 光学精密工程. 2015(04)
[10]多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割[J]. 郑姗,范慧杰,唐延东,王琰. 中国图象图形学报. 2014(11)
博士论文
[1]彩色图像特征提取与植物分类研究[D]. 黄志开.中国科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于图像处理的高速列车车号识别算法研究[D]. 杨吉.西南交通大学 2017
[2]基于深度学习的人脸识别[D]. 程福运.大连理工大学 2016
[3]视网膜血管增强与分割算法研究[D]. 张歆雅.长春工业大学 2016
[4]糖尿病视网膜病变图像的渗出物自动检测算法研究[D]. 陈向.哈尔滨工业大学 2012
[5]糖尿病视网膜图像中视盘的自动定位及病变区自动检测的研究[D]. 马新.南京航空航天大学 2010
[6]眼底照相机图像处理与分析关键技术研究[D]. 顾晶龙.南京航空航天大学 2010
本文编号：3419356
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