【摘要】：近年來(lái)我國(guó)干眼發(fā)病率逐年上升,而傳統(tǒng)的侵入式檢測(cè)手段存在速度慢和造成二次傷害的問(wèn)題,基于圖像處理的非侵入式醫(yī)學(xué)影像干眼檢測(cè)方法的研究具有很高的實(shí)用價(jià)值,因此本文對(duì)基于圖像的淚膜破裂時(shí)間干眼診斷以及瞼板腺干眼診斷方法進(jìn)行了研究,主要做了以下幾項(xiàng)工作:(1)分析了中華醫(yī)學(xué)會(huì)制定的干眼檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)指出淚膜破裂時(shí)間小于5s時(shí)診斷為干眼,大于10s時(shí)診斷為正常,在5s-10s之間時(shí)進(jìn)行瞼板腺檢測(cè),因此本文聯(lián)合遼寧何氏眼產(chǎn)業(yè)集團(tuán)共同采集眼圖像數(shù)據(jù)建立淚膜破裂時(shí)間圖像庫(kù)及瞼板腺圖像庫(kù),為干眼檢測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐。(2)研究了基于Placido圓環(huán)的淚膜破裂時(shí)間干眼檢測(cè)方法,檢測(cè)過(guò)程包括應(yīng)用自適應(yīng)濾波和閉運(yùn)算去除睫毛圖像,利用橢圓掃描法標(biāo)記圓環(huán)輪廓進(jìn)行Placido圓環(huán)識(shí)別,以睜眼后第一幀圖像為模板,將后面的每一幀與之分別進(jìn)行匹配,最后將匹配的圖像與第一幀圖像做減法運(yùn)算找到淚膜破裂位置,利用發(fā)生破裂圖像的幀數(shù)計(jì)算淚膜破裂時(shí)間,并依據(jù)此時(shí)間對(duì)干眼進(jìn)行診斷。(3)研究了基于瞼板腺面積與眼瞼面積比值的干眼診斷方法。當(dāng)淚膜破裂時(shí)間不能完全診斷為干眼時(shí),需要進(jìn)行瞼板腺面積與眼瞼面積比值計(jì)算。為了從圖像中分割出瞼板腺區(qū)域,本文首先應(yīng)用了形態(tài)學(xué)算法、Wallis算法和改進(jìn)的Mask算法進(jìn)行預(yù)處理,發(fā)現(xiàn)應(yīng)用改進(jìn)的Mask算法效果最佳;其次利用最小交叉熵分割眼瞼區(qū)域并通過(guò)最大連通域獲得眼瞼部分;再次應(yīng)用瞼板腺體圖像外接矩形的長(zhǎng)寬比來(lái)提取瞼板腺體圖像;最后計(jì)算瞼板腺面積占眼瞼面積的比值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明當(dāng)這一比值小于23%時(shí)即可診斷為干眼,大于23%的情況則診斷為正常。重新采集圖像數(shù)據(jù)構(gòu)成驗(yàn)證集用以驗(yàn)證本文提出方法的正確性與準(zhǔn)確性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于淚膜破裂時(shí)間檢測(cè)方法的正確率為80.80%,基于瞼板腺面積與眼瞼面積比值干眼檢測(cè)方法的正確率為78.48%。最后應(yīng)用accuracy、sensitive、specificity、precision等4個(gè)指標(biāo)對(duì)算法進(jìn)行了評(píng)估,上述指標(biāo)驗(yàn)證了本文提出的方法能夠正確診斷干眼。
【圖文】：

Koh YW 等人利用模大和 C 均值聚類(lèi)法的初始板腺照相法理論發(fā)展的同目前比較常用的干眼檢測(cè) 干眼檢測(cè)設(shè)備、德國(guó)的 K成像儀和我國(guó)的瞼板腺檢眼檢測(cè)設(shè)備通過(guò)非侵入式的方式檢查外線(xiàn)光用于拍攝瞼板腺圖裝置如圖 1.1 所示，，其相這些優(yōu)點(diǎn)使得干眼在醫(yī)療治療。

圖 1.2 美國(guó) LipiView 干眼檢測(cè)設(shè)備Fig 1.2 US LipiView dry eye inspection equipment質(zhì)層厚度的圖像如圖 1.3 所示，圖 1.3a 為 L備處理后的脂質(zhì)層圖像，脂質(zhì)層圖像利用光鮮艷表示脂質(zhì)層越厚。攝的原始圖像 b 經(jīng) LipiView 軟件圖 1.3 LipiView 檢測(cè)前后Fig 1.3 Before and after LipiView detection 眼表綜合分析儀
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;R777.34

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本文編號(hào)：2665148