發(fā)布時間：2020-04-08 20:28

【摘要】：糖尿病是一種慢性疾病,其可導致視網(wǎng)膜層變形和液體的積聚,并且會增加失明的風險,而相干光斷層成像(Optical Coherence Tomography,OCT)具有高分辨率、非侵入性等優(yōu)點,是最常用的眼科診斷糖尿病技術(shù)之一。在視網(wǎng)膜OCT圖像上進行視網(wǎng)膜層結(jié)構(gòu)和液體區(qū)域的分割是監(jiān)測糖尿病患者視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)變換的一個重要步驟,然而,手工進行分割通常是一個耗時且主觀的過程。由于視網(wǎng)膜層的變形和液體的積聚,使得OCT圖像中的視網(wǎng)膜層和液體區(qū)域分割是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。本文分別針對病變圖像中視網(wǎng)膜層結(jié)構(gòu)分割以及病變圖像中視網(wǎng)膜液體區(qū)域分割做出研究。針對病變圖像中視網(wǎng)膜層結(jié)構(gòu)分割問題,本文提出帶回溯的改進最短路徑算法進行病變層結(jié)構(gòu)分割。該方法首先聯(lián)合灰度、梯度、Gabor三種權(quán)重進行權(quán)重圖計算,然后定義方向一致性損失動態(tài)約束決定算法傳播方向,最后使用回溯的思想替代傳統(tǒng)最短路徑算法中計算累計代價的方式避免了短路的問題。實驗結(jié)果表明,本文的方法相比其他分割方法取得了更好的效果。針對病變圖像中視網(wǎng)膜液體區(qū)域分割問題,本文進提出了兩種分割方法:基于塊的CNN分割方法與基于改進的U-NET分割方法�；趬K的CNN分割方法將分割問題轉(zhuǎn)為二分類問題,訓練基于塊的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行像素分類,實驗結(jié)果表明該方法分割結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)閾值分割方法以及K聚類方法。第一種方法中存在將多塊液體區(qū)域分割成一個整體的問題。因此,提出第二種基于改進的U-NET分割方法。該方法中引入注意力機制進行液體區(qū)域的自動學習定位,同時,使用密集跨越連接聯(lián)合高層次與低層次的特征,使得分割結(jié)果更精確,此外,在損失中使用聯(lián)合損失,包括交叉熵損失,dice損失以及回歸損失,其中使用回歸損失來避免多個液體區(qū)域分割成一個整體的問題。實驗結(jié)果表明,本文方法不僅可以適應多種成像掃描設備獲取的OCT掃描圖完成分割,同時提出的方法也有更高的分割精度。
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R587.2;R774.1;TP391.41

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本文編號：2619799