光学相干断层成像病变分割方法设计与实现.doc

资料分类:工业大学 上传会员:无悔青春 更新时间:2018-09-16
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摘要:色素上皮层脱离(Pigment Epithelium Detachment,PED)是多种视网膜或脉络膜疾病的重要临床表现特征,如年龄相关性黄斑变性、息肉状脉络膜血管病变、中心性浆液性脉络膜视网膜病变及葡萄膜炎等。色素上皮层脱离是严重的病变,最终将导致中心视力丧失,因此,对于色素上皮层脱离区域的分割以得到定量的数据,对相关视网膜疾病的诊断与治疗具有重要的临床意义。

本文主要是提出了在光学相干断层成像技术(Optical Coherence Tomogra-

phy,OCT)对视网膜浆液性色素上皮层脱离病变区域进行自动分割的方法。该方法主要包括以下步骤:(1)利用阈值分割方法将原始的视网膜二维切片分割为二值图像;(2)通过得到的二值图像获取视网膜色素上皮层(Retinal Pigment Epithelium,RPE);(3)利用凸包算法获取布鲁赫膜,得到初始的分割区域;(4)通过数学形态学运算对初始的分割区域进行后处理。本文的分割方法对16张OCT视网膜浆液性色素上皮层脱离病变区域进行了测试,所获得自动分割结果的平均真阳性率(Ture Positive Rate,TPR)、假阳性率(False Positive Rate,FPR)分别为94.66%、0.17%、对于病变区域的自动分割有较好的分割结果,能够较为准确的提供病变区域的形状、位置、大小等,为眼科医生提供可视化的依据,辅助诊断和治疗视网膜的相关疾病。

关键词:光学相干断层成像 浆液性色素上皮层脱离 阈值分割 数学形态学

 

目录

中文摘要

Abstract

第一章 绪论-3

1.1 OCT技术简介-3

1.2 OCT视网膜图像的研究目的和意义-3

1.3 本课题的研究意义-4

第二章 涉及的图像处理方法-6

2.1 图像去噪方法-6

2.2 阈值分割-7

2.3 数学形态学-8

第三章 浆液性色素上皮层脱离的自动分割-10

3.1 算法概述-10

3.2 图像去噪预处理-11

3.3 病变区域分割算法-11

3.4 图像后处理-15

第四章 自动分割算法结果与分析-18

4.1 性能评价指标-18

4.2 自动分割结果性能与分析-18

4.3 总结和展望-20

参考文献-22

致谢-24

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上传会员 无悔青春 对本文的描述: 散斑噪声是三维OCT图像中降低图像质量的主要噪声,研究者在实际的去噪中需要根据噪声的类型选择合适的去噪算法进行图像去噪处理。图像去噪是关键的图像预处理步骤,能够提高后......
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