本文關(guān)鍵詞：基于眼底圖像的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 糖尿病視網(wǎng)膜病變 眼底圖像質(zhì)量評(píng)價(jià) 支持向量機(jī) 硬性滲出檢測(cè)

【摘要】：糖尿病視網(wǎng)膜病變作為糖尿病最嚴(yán)重的并發(fā)癥之一,也是現(xiàn)今適齡工作人口最主要致盲因素。在患者的視力受到損傷前,進(jìn)行定期的眼底檢查是及早發(fā)現(xiàn)和及時(shí)治療的關(guān)鍵。因此開(kāi)發(fā)一套便攜眼底病變?cè)\斷設(shè)備,幫助數(shù)百萬(wàn)處在醫(yī)療服務(wù)較差的地區(qū)的人們是非常必要的。因拍攝視網(wǎng)膜圖像質(zhì)量不達(dá)標(biāo)導(dǎo)致后續(xù)眼底圖像分析和醫(yī)用診斷難度加大,本文通過(guò)對(duì)拍攝得到的眼底圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)決定圖像是否適用于臨床診斷。通過(guò)在大量公共數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證算法有效性,對(duì)眼底圖像質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,取得和人類視覺(jué)感知相一致的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果。然后基于眼底圖像的特點(diǎn),提出一種綜合性的眼底圖像增強(qiáng)算法,通過(guò)對(duì)眼底圖像進(jìn)行HSI空間轉(zhuǎn)換,在強(qiáng)度空間中值濾波后運(yùn)用對(duì)比度受限直方圖均衡技術(shù)進(jìn)一步增強(qiáng)圖像質(zhì)量。接下來(lái)將預(yù)處理后的眼底圖像轉(zhuǎn)換到色域更寬的Lab空間,利用快速K均值聚類算法進(jìn)行粗分割,然后利用SVM向量機(jī)對(duì)粗分割候選區(qū)域進(jìn)行硬性滲出提取。本文通過(guò)對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)系統(tǒng)的研究,給出了圖像采集的若干參考方式。同時(shí)還提出一種通用眼底圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,克服了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)算法計(jì)算復(fù)雜度高以及評(píng)價(jià)指標(biāo)單一問(wèn)題,算法運(yùn)行效率高,實(shí)用性強(qiáng)。計(jì)算得到的通用質(zhì)量參數(shù)度量對(duì)于眼底圖像采集設(shè)備的參數(shù)調(diào)整也有非常大的參考價(jià)值。此外,還實(shí)現(xiàn)了眼底圖像的增強(qiáng)、視盤提取和硬性滲出提取,可對(duì)糖尿病視網(wǎng)膜病變實(shí)現(xiàn)初步分析和診斷,對(duì)醫(yī)生的診斷和術(shù)后分析有非常大的幫助。最后,采用蘇州六六視覺(jué)科技股份有限公司的YZ6H檢眼鏡和智能手機(jī)搭建一套視網(wǎng)膜病變檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),驗(yàn)證了本文方案的可行性。
【關(guān)鍵詞】：糖尿病視網(wǎng)膜病變 眼底圖像質(zhì)量評(píng)價(jià) 支持向量機(jī) 硬性滲出檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;R587.2;R774.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 課題研究目的意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r8-9
• 1.2.1 國(guó)外研究狀況8-9
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究狀況9
• 1.3 眼底病變檢測(cè)系統(tǒng)9-12
• 1.3.1 檢測(cè)系統(tǒng)基本原理9-10
• 1.3.2 檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成10-11
• 1.3.3 檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程11-12
• 1.4 論文主要工作12
• 1.5 論文章節(jié)結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第2章 圖像采集基本原理14-20
• 2.1 眼底結(jié)構(gòu)14-15
• 2.2 眼底檢測(cè)技術(shù)發(fā)展15-16
• 2.2.1 檢眼鏡15-16
• 2.2.2 眼底相機(jī)16
• 2.2.3 激光掃描檢眼鏡16
• 2.2.4 光學(xué)相干層析成像16
• 2.3 眼底圖像采集16-18
• 2.3.1 眼底圖像采集方法選擇16-17
• 2.3.2 檢眼鏡結(jié)構(gòu)與原理17-18
• 2.4 圖像采集過(guò)程18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第3章 眼底圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)20-44
• 3.1 引言20-21
• 3.2 國(guó)內(nèi)外眼底圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀21-22
• 3.3 通用圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)22-34
• 3.3.1 預(yù)處理23-24
• 3.3.2 特征計(jì)算24-32
• 3.3.3 圖像質(zhì)量分級(jí)32-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)材料及相關(guān)指標(biāo)34-35
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)材料及設(shè)備34-35
• 3.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)35
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-43
• 3.5.1 顏色評(píng)價(jià)性能35-36
• 3.5.2 聚焦評(píng)價(jià)性能36-37
• 3.5.3 對(duì)比度評(píng)價(jià)性能37-38
• 3.5.4 照度評(píng)價(jià)性能38-39
• 3.5.5 圖像質(zhì)量分類性能39-40
• 3.5.6 算法計(jì)算時(shí)間40-41
• 3.5.7 結(jié)果討論41-43
• 3.6 本章小節(jié)43-44
• 第4章 眼底圖像預(yù)處理及分割技術(shù)44-56
• 4.1 引言44
• 4.2 眼底圖像預(yù)處理相關(guān)技術(shù)44-50
• 4.2.1 眼底圖像中分量圖像的提取與分析44-45
• 4.2.2 眼底圖像濾波、增強(qiáng)及圖像均衡化45-50
• 4.3 眼底圖像分割技術(shù)50-55
• 4.3.1 閾值分割技術(shù)50-53
• 4.3.2 基于邊緣檢測(cè)的分割技術(shù)53
• 4.3.3 區(qū)域分割技術(shù)53-54
• 4.3.4 基于聚類的分割技術(shù)54-55
• 4.4 本章小節(jié)55-56
• 第5章 眼底圖像硬性滲出檢測(cè)56-76
• 5.1 引言56
• 5.2 算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程56-68
• 5.2.1 預(yù)處理57-58
• 5.2.2 K-means算法粗分割58-62
• 5.2.3 支持向量機(jī)分類（SVM）62-68
• 5.3 實(shí)驗(yàn)材料及相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)68-69
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)材料及設(shè)備68-69
• 5.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)69
• 5.4 結(jié)果與討論69-74
• 5.5 本章小結(jié)74-76
• 第6章 糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)76-86
• 6.1 糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)系統(tǒng)功能模塊76-77
• 6.2 檢測(cè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)77
• 6.3 實(shí)驗(yàn)材料及相關(guān)結(jié)果77-85
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)材料及設(shè)備77
• 6.3.2 結(jié)果與討論77-85
• 6.4 本章小結(jié)85-86
• 第7章 總結(jié)與展望86-88
• 7.1 總結(jié)86-87
• 7.2 未來(lái)展望87-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 致謝92-94
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文及研究成果94
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷94

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 胡磊;畢維民;陳迪;郭永新;張光玉;李艷春;焦青;;眼底圖像處理軟件在眼科臨床應(yīng)用觀察[J];泰山醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年09期

2 張東波;易瑤;趙圓圓;;基于投影的視網(wǎng)膜眼底圖像視盤檢測(cè)方法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2013年04期

3 劉愛(ài)珍,馬斌榮,徐亮,楊樺,孫秀英;眼底圖像融合[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2003年11期

4 劉愛(ài)珍;王小兵;徐亮;任海萍;宋菲;王颯;;眼底圖像對(duì)位頻閃[J];首都醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào);2006年05期

5 余輪;魏麗芳;潘林;;眼底圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2011年05期

6 魏麗芳;潘林;余輪;;一種病變眼底圖像的配準(zhǔn)方法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2011年04期

7 陳驥;彭承琳;;眼底圖像的三維重建[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2008年01期

8 陳萌夢(mèng);熊興良;張琰;王詩(shī)鳴;李廣;;1種視網(wǎng)膜眼底圖像增強(qiáng)的新方法[J];重慶醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào);2014年08期

9 劉愛(ài)珍,馬斌榮,徐亮,孫秀英,宋菲;眼底圖像的配準(zhǔn)[J];醫(yī)療設(shè)備信息;2003年10期

10 曹米莎;程建新;陳昱昆;龐博;王劍鋒;詹增榮;鄺健;周少博;李輝;梁納;袁永剛;盧毓敏;陳悅玲;;眼底圖像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)眼底的臨床觀察與研究[J];臨床醫(yī)學(xué)工程;2013年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 王子亮;潘林;余輪;;基于矢量方法的眼底圖像預(yù)處理[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

2 曹米莎;程建新;陳昱昆;龐博;王劍鋒;詹增榮;鄺健;周少博;李輝;梁納;袁永剛;盧毓敏;陳悅玲;;眼底圖像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)眼底的臨床觀察與研究[A];“廣東省光學(xué)學(xué)會(huì)2013年學(xué)術(shù)交流大會(huì)”暨“粵港臺(tái)光學(xué)界產(chǎn)學(xué)研合作交流大會(huì)”會(huì)議手冊(cè)論文集[C];2013年

3 黃君鑫;;紅外眼底鏡的研究[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2006年學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2006年

4 朱琳琳;唐延?xùn)|;;基于眼底特征的視盤自動(dòng)檢測(cè)[A];2010中國(guó)儀器儀表學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)大會(huì)（論文集1）[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 高瑋瑋;眼底圖像分割算法及應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

2 李居朋;眼底圖像處理與分析中一些關(guān)鍵問(wèn)題的研究[D];北京交通大學(xué);2009年

3 韓松濤;眼底圖像的血管特征分析[D];吉林大學(xué);2010年

4 姚暢;眼底圖像分割方法的研究及其應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2009年

5 李鵬飛;眼底圖像實(shí)時(shí)處理與液晶自適應(yīng)系統(tǒng)控制研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 于婷;眼底圖像視神經(jīng)盤和滲出物自動(dòng)分割算法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

2 鄭姍;主動(dòng)輪廓模型及其在眼底圖像分割中的應(yīng)用[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

3 于甜甜;基于自適應(yīng)盲解卷積的眼底圖像復(fù)原[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

4 于揮;眼底圖像中病變的檢測(cè)方法研究[D];蘭州交通大學(xué);2015年

5 趙麒然;基于改進(jìn)參數(shù)核圖割的OCT眼底圖像分割方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

6 潘燕紅;基于監(jiān)督分類的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)方法的研究[D];福州大學(xué);2014年

7 李敏;眼底圖像血管三維重建方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

8 邵一婷;彩色眼底圖像視盤自動(dòng)檢測(cè)方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

9 祝婉;多模眼底圖像配準(zhǔn)方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

10 崔寧;彩色眼底圖像血管參數(shù)測(cè)量方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：523111