本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)參數(shù)核圖割的OCT眼底圖像分割方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：醫(yī)學(xué)與人類健康息息相關(guān)。近些年來,隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助診斷已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域重要的輔助手段之一。計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)通過使用計(jì)算機(jī)等工具可以精確建模并快速處理各種數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上結(jié)合各種生理、生化手段以及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù),給臨床醫(yī)師提供生物活體組織病變位置的可視化圖像,幫助醫(yī)師對(duì)各類疾病進(jìn)行診斷和治療。與此同時(shí),各類醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展也為臨床醫(yī)師帶來了極大的便利。光學(xué)相干斷層掃描技術(shù)是一種新興的層析成像技術(shù),它利用相干光源的干涉特性,能夠快速、無創(chuàng)地對(duì)活體微型組織器官進(jìn)行成像。由于其能夠?qū)崿F(xiàn)精確、直觀地觀測(cè)人體器官組織,且在成像過程中無需與人體發(fā)生接觸,光學(xué)相干斷層掃描技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于眼科以及耳鼻喉科的臨床診斷與治療中。在眼科疾病中,眼底圖像能夠清晰的顯示視網(wǎng)膜各層的信息,常常作為診斷眼科疾病的重要依據(jù)。由光學(xué)相干斷層掃描成像技術(shù)得到的眼底圖像往往攜帶一些噪聲點(diǎn),且圖像中視網(wǎng)膜各層間的變化并不十分明顯。未經(jīng)處理的光學(xué)相干斷層掃描眼底圖像可能會(huì)降低臨床醫(yī)師對(duì)疾病判斷的準(zhǔn)確性,所以將眼底圖像中視網(wǎng)膜各層通過計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行分割是臨床眼科領(lǐng)域亟需解決的一個(gè)問題。針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割問題,學(xué)術(shù)界相關(guān)研究人員提出了諸多解決方案。比較經(jīng)典的算法如Canny邊緣檢測(cè)算法,它通過計(jì)算圖像矩陣的梯度幅值,采用雙閾值方法將圖像中灰度變化明顯的區(qū)域提取出來,作為圖像的邊緣信息。主動(dòng)輪廓模型作為目前比較主流的分割算法,它通過內(nèi)力與外力的作用來形變提前輸入待分割目標(biāo)的輪廓模型,從而使得能量方程趨于最小,得到最終的分割結(jié)果。此外,歸一化割和水平集等思想,也能完成圖像分割的處理工作。然而,由于眼底圖像灰度階躍范圍較小,且視網(wǎng)膜各層間的變化不明顯,當(dāng)以上算法處理光學(xué)相干斷層掃描眼底圖像時(shí),所得到的結(jié)果并不理想。為了克服現(xiàn)存方法的缺點(diǎn),本文提出了一套聯(lián)合形態(tài)學(xué)腐蝕操作和參數(shù)核圖割的解決方案。這種方案通過集成并調(diào)整現(xiàn)有的方法,使其適應(yīng)光學(xué)相干斷層掃描眼底圖像的特點(diǎn)。形態(tài)學(xué)腐蝕操作作為圖像的預(yù)處理過程,能夠較好地去除光學(xué)相干斷層掃描圖像中的噪聲干擾。圖割算法作為廣泛使用的圖像分割方法,它通過額外增加控制點(diǎn)的策略將圖像中每個(gè)像素劃分為前景與背景兩個(gè)子集中,達(dá)到分割的效果。本文采用一種改進(jìn)的參數(shù)核圖割的方法來分割眼底圖像,核圖割算法通過交替固定圖割方法中能量函數(shù)中一個(gè)參數(shù),優(yōu)化另一個(gè)參數(shù)的雙步迭代策略來進(jìn)行求解。本文根據(jù)光學(xué)相干斷層掃描眼底圖像的特點(diǎn),引入峰值信噪比來動(dòng)態(tài)調(diào)整圖割方法能量函數(shù)的平滑項(xiàng)參數(shù),以此對(duì)不同質(zhì)量的眼底圖像區(qū)別處理。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法能夠較好的完成眼底OCT體數(shù)據(jù)視網(wǎng)膜各層的分割。
【關(guān)鍵詞】：計(jì)算機(jī)輔助診斷 光學(xué)相干斷層掃描技術(shù) 眼底圖像 視網(wǎng)膜層 參數(shù)核圖割
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R770.4;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展10-14
• 1.2.1 醫(yī)學(xué)圖像分割的分類與方法10-13
• 1.2.2 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的發(fā)展13-14
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 光學(xué)相干斷層掃描與眼底圖像技術(shù)介紹16-22
• 2.1 光學(xué)相干斷層掃描與成像技術(shù)16-18
• 2.1.1 光學(xué)相干斷層掃描技術(shù)原理16-17
• 2.1.2 光學(xué)相干斷層掃描成像的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)17-18
• 2.2 眼底生理結(jié)構(gòu)及眼底圖像簡(jiǎn)介18-21
• 2.2.1 視網(wǎng)膜層次結(jié)構(gòu)18-19
• 2.2.2 現(xiàn)有眼底成像技術(shù)對(duì)比19-21
• 2.3 本章總結(jié)21-22
• 第3章 醫(yī)學(xué)圖像分割相關(guān)技術(shù)對(duì)比22-36
• 3.1 OCT實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹22-23
• 3.2 醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理方法23-30
• 3.2.1 圖像增強(qiáng)23-26
• 3.2.2 圖像平滑處理26-28
• 3.2.3 Haar小波28-30
• 3.3 醫(yī)學(xué)圖像分割方法30-36
• 3.3.1 主動(dòng)輪廓模型30-31
• 3.3.2 Canny邊緣檢測(cè)31-32
• 3.3.3 歸一化割32-34
• 3.3.4 水平集分割算法34-36
• 第4章 眼底圖像層分割解決方案36-46
• 4.1 眼底圖像的預(yù)處理36-38
• 4.2 傳統(tǒng)圖割方法38-40
• 4.3 參數(shù)核圖割方法40-44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-46
• 第5章 總結(jié)與展望46-48
• 5.1 本文工作總結(jié)46-47
• 5.2 未來展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 作者簡(jiǎn)介51-52
• 致謝52

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