本文選題：青光眼　切入點(diǎn)：光學(xué)相干斷層技術(shù)　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：青光眼是導(dǎo)致人類眼睛失明的第二大視網(wǎng)膜疾病。其主要導(dǎo)致杯盤比增大以及視覺神經(jīng)頭(ONH)附近視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層(RNFL)厚度變薄。因此測(cè)量視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層的厚度可以輔助診斷青光眼等疾病。目前,有許多類型的醫(yī)療設(shè)備可以獲取視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)圖像。尤其頻域光學(xué)相干斷層成像技術(shù)(SD-OCT)最為突出,可以清晰地展示視網(wǎng)膜層組織結(jié)構(gòu)。本文利用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)分割視覺神經(jīng)頭SD-OCT視網(wǎng)膜圖像的神經(jīng)纖維層,對(duì)診斷青光眼具有很重要的臨床和研究?jī)r(jià)值。本文的主要研究如下:(1)視網(wǎng)膜層結(jié)構(gòu)組織錯(cuò)綜復(fù)雜,某些視網(wǎng)膜疾病更會(huì)導(dǎo)致層結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,如老年性黃斑變性形成玻璃膜疣導(dǎo)致視網(wǎng)膜色素上皮層(RPE)層向上拱起;青光眼破壞視盤結(jié)構(gòu),導(dǎo)致視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層厚度變薄等。因此傳統(tǒng)的圖像分割算法無(wú)法直接有效地分割視網(wǎng)膜層。第三章提出一種基于隨機(jī)森林的OCT視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層(RNFL)分割算法,算法主要分為三步:第一步是預(yù)處理階段,包括圖像去噪和獲取感興趣區(qū)域。通過比較-些主流的去噪算法的去噪效果,最終選擇BM3D濾波算法。由于OCT視網(wǎng)膜圖像內(nèi)界膜(ILM)層與視網(wǎng)膜色素上皮層(RPE)層之外呈現(xiàn)不反光的黑色區(qū)域,因此將感興趣區(qū)域限制在這兩層之間;第二步是特征提取與訓(xùn)練過程;第三步利用第二步的訓(xùn)練模型分類其余特征,得到粗視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層。最后使用多項(xiàng)式平滑分割曲線。(2)青光眼的產(chǎn)生通常伴隨著多個(gè)明顯特征,例如RNFL層缺失或者杯盤比變化等。因此評(píng)估這些特征的相關(guān)性,對(duì)研究青光眼的發(fā)病原理具有重要的意義。為了計(jì)算杯盤比等參數(shù),需要精確分割視盤視杯。第四章詳細(xì)介紹了一種基于SVM的塊搜索算法。該算法分為兩步:第一步利用視網(wǎng)膜RPE斷點(diǎn)與視盤的關(guān)系,粗略分割出杯盤位置;第二步,使用塊搜索算法在上一步的粗杯盤位置搜索最有可能的以RPE斷點(diǎn)為中心的塊,精確定位視盤視杯。最后計(jì)算RNFL層厚度與杯盤比等參數(shù)的相關(guān)性。(3)最后文章介紹一款OCT視網(wǎng)膜圖像層分割和三維重建軟件,該軟件可以同時(shí)分割視網(wǎng)膜五層,對(duì)噪聲和疾病具有較強(qiáng)的魯棒性。
[Abstract]:Glaucoma is the second largest retinal disease leading to blindness in human eyes. It mainly results in the increase of the cup / disc ratio and the thinning of the retinal nerve fiber layer (RNFL) near the optic nerve head (ONH). Therefore, the thickness of the retinal nerve fiber layer is measured. Degree can assist in the diagnosis of glaucoma and other diseases. There are many types of medical devices that can capture retinal structure images, especially frequency-domain optical coherence tomography (SD-OCTs). This paper uses image processing and machine learning to segment the nerve fiber layer of visual nerve head SD-OCT retina image. In this paper, the main research is as follows: 1) the structure of the retinal layer is complicated, and some retinal diseases may lead to changes in the structure of the retinal layer. In the case of age-related macular degeneration, the formation of vitreous verruca causes the retinal pigment epithelium layer to arch upward, and glaucoma destroys the structure of the optic disc. The thickness of retinal nerve fiber layer is thinned and so on. So traditional image segmentation algorithm can not directly and effectively segment retinal layer. In chapter 3, a OCT retinal nerve fiber layer segmentation algorithm based on random forest is proposed. The algorithm is mainly divided into three steps: the first step is the pre-processing stage, including image denoising and obtaining the region of interest. Finally, the BM3D filtering algorithm is chosen. Because there is a dark region which is not reflected from the inner boundary layer and the retinal pigment epithelium layer, the region of interest is confined between the two layers. The second step is the feature extraction and training process, the third step classifies the other features using the training model of the second step. The formation of glaucoma is usually accompanied by several obvious features, such as the absence of RNFL layer or the change of cup / disc ratio, etc. Therefore, the correlation of these features is evaluated. It is of great significance to study the pathogenesis of glaucoma. In order to calculate the ratio of cup to disc, In Chapter 4th, a block search algorithm based on SVM is introduced in detail. The algorithm is divided into two steps: the first step is to roughly segment the position of the cup and disc by using the relationship between the retinal RPE breakpoint and the disc, and the second step is to segment the cup and disc position. The block search algorithm is used to search for the most likely block centered on the RPE breakpoint in the previous coarse cup and disk position. Finally, we calculate the correlation between the thickness of RNFL layer and the ratio of cup to disc. Finally, this paper introduces a software of OCT retinal image layer segmentation and 3D reconstruction, which can divide the five layers of retina simultaneously. It is robust to noise and disease.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R770.4;TP391.41

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本文編號(hào)：1613392