【摘要】：光學(xué)相干斷層掃描(OCT)是一種高分辨率、非侵入性成像方式,因?yàn)檫@些優(yōu)點(diǎn),其已成為最常用的眼科診斷成像技術(shù)之一。許多疾病可引起眼病,例糖尿病性黃斑水腫(DME)等均可能導(dǎo)致視網(wǎng)膜層的解剖結(jié)構(gòu)變化,如果不進(jìn)行治療,這些疾病可能會(huì)導(dǎo)致眼睛失明。因此,監(jiān)測(cè)患者視網(wǎng)膜層形態(tài)變化和液體積聚是很重要的,在這個(gè)問(wèn)題中,視網(wǎng)膜層和液體區(qū)的分割是檢測(cè)其變化的一個(gè)重要步驟。然而,手工分割通常是一個(gè)耗時(shí)且主觀的過(guò)程,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,研究者們提出了許多半自動(dòng)化、自動(dòng)化的分割方法。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(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在此背景下,本文分別針對(duì)單獨(dú)視網(wǎng)膜層分割和視網(wǎng)膜層與液體區(qū)聯(lián)合分割提出了基于深度學(xué)習(xí)的分割算法。通常,OCT B掃描圖像可能包含噪聲,并且不同層之間的對(duì)比度可能不明顯,此外,視網(wǎng)膜層變形的存在使得手工特征的設(shè)計(jì)變得困難。因此,針對(duì)帶病變的視網(wǎng)膜層的分割,本文中第三章提出的方法使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取圖像中具有辨別性的特征,并結(jié)合手工設(shè)計(jì)的特征作為圖像特征最終特征,用其來(lái)訓(xùn)練一個(gè)計(jì)算效率高的結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林對(duì)視網(wǎng)膜層邊緣和背景進(jìn)行分類(lèi),最終結(jié)合最短路徑來(lái)進(jìn)行視網(wǎng)膜邊界的精確定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方法取得了良好的效果。針對(duì)視網(wǎng)膜層和液體區(qū)的聯(lián)合分割問(wèn)題,研究者們已經(jīng)提出了很多基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分割方法,它們都依賴于大量的像素級(jí)標(biāo)注數(shù)據(jù),但是采集大量圖像數(shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單而手工標(biāo)注比較困難。本文第四章提出了一種新的半監(jiān)督基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)分割視網(wǎng)膜OCT B掃描圖像中的視網(wǎng)膜層和液體區(qū)域。本方法通過(guò)對(duì)抗性學(xué)習(xí)策略來(lái)利用無(wú)標(biāo)簽的數(shù)據(jù),并用一個(gè)新的聯(lián)合損失函數(shù)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。本方法在杜克大學(xué)公布的糖尿病黃斑水腫(DME)數(shù)據(jù)集與POne數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,鑒別網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的使用可以提高分割的性能,并且本方法比其它先進(jìn)的OCT圖像中的層和液體分割方法更有效。
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R770.4;TP391.41

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本文編號(hào)：2702903