基于連續(xù)最大流算法眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層分割方法研究
本文關鍵詞:基于連續(xù)最大流算法眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層分割方法研究
更多相關文章: 醫(yī)學圖像處理 圖像分割 OCT 視網(wǎng)膜層 連續(xù)最大流算法
【摘要】:由于眼部疾病的發(fā)病率逐年增加,眼部疾病的診斷與研究受到了極其廣泛的關注。其中,眼底圖像視網(wǎng)膜層分割是眼科學醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)中的一個極為關鍵的步驟。隨著現(xiàn)代醫(yī)療技術的發(fā)展,醫(yī)學影像在現(xiàn)代臨床診斷和醫(yī)學研究中起到越來越顯著的作用,為疾病的診斷與治療提供了重要的科學依據(jù)。光學相干層析技術(optical coherence tomography,OCT)作為一種新型的醫(yī)學成像技術,具有無接觸、非入侵、實時活體成像等優(yōu)點,可以獲得清晰的眼底視網(wǎng)膜結(jié)構圖像,監(jiān)測到視網(wǎng)膜的細微變化。通過對視網(wǎng)膜層厚度、形狀等結(jié)構信息的異常分析可以檢測多種疾病,因而在眼科學中獲得了廣泛地關注與應用。傳統(tǒng)的眼底圖像視網(wǎng)膜層分割主要以手動分割為主,不但費時、耗力,效率較低,而且分割結(jié)果很大程度上取決于醫(yī)生的先驗知識、工作狀態(tài)、經(jīng)驗等主觀因素,可重復性較差。根據(jù)目前的醫(yī)療情況,常常有大量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)需要及時處理,醫(yī)生資源不足,手動分割已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代臨床醫(yī)學的需要。因此,計算機輔助醫(yī)療診斷和眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層自動分割已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的熱點課題,有助于提高醫(yī)學圖像處理的效率,改善分割結(jié)果,緩解醫(yī)生的工作壓力,提高疾病診斷與治療的準確性。本文針對眼底OCT圖像中視網(wǎng)膜的結(jié)構特征,主要研究了基于連續(xù)最大流算法的眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層自動分割方法。首先,本文簡單介紹了眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層分割方法的研究背景和目的,并對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行闡述與分析;其次,本文介紹了OCT技術和眼底圖像的相關知識;然后對連續(xù)最大流算法進行分析,在此基礎上,本文提出了一種基于連續(xù)最大流算法的改進方法,對眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層進行自動分割。本文方法首先對原始圖像進行壓平處理,得到光滑扁平的視網(wǎng)膜圖像,以減少分割時間,提高分割效率與準確性;然后運用改進的連續(xù)最大流算法對圖像進行粗分割,得到除了INL-OPL和OS-RPE邊界線之外的7條視網(wǎng)膜層邊界線,再分別提取出這兩條邊界線所在區(qū)域,進行單獨分割,將分割后的所有視網(wǎng)膜層邊界線進行疊加得到最終的實驗結(jié)果。最后,根據(jù)實驗結(jié)果的對比與分析,說明了本文方法能夠有效地分割出眼底OCT視網(wǎng)膜圖像中能辨別出的所有視網(wǎng)膜層,并且具有較高的準確性和可靠性。
【關鍵詞】:醫(yī)學圖像處理 圖像分割 OCT 視網(wǎng)膜層 連續(xù)最大流算法
【學位授予單位】:吉林大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:R770.4;TP391.41
【目錄】:
- 摘要4-6
- abstract6-10
- 第1章 緒論10-16
- 1.1 課題的研究目的及意義10-11
- 1.2 課題的研究背景11-14
- 1.2.1 醫(yī)學影像研究背景11-12
- 1.2.2 圖像分割研究背景12-14
- 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14
- 1.4 論文的貢獻與組織結(jié)構14-16
- 第2章 OCT技術及眼底圖像簡介16-23
- 2.1 引言16
- 2.2 OCT技術簡介16-20
- 2.2.1 視網(wǎng)膜醫(yī)學影像及OCT技術的發(fā)展歷程16-18
- 2.2.2 OCT技術的原理18-19
- 2.2.3 OCT技術的應用19
- 2.2.4 OCT技術與其它醫(yī)學成像技術的比較19-20
- 2.3 眼底OCT圖像簡介20-22
- 2.3.1 眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層狀解剖結(jié)構20-21
- 2.3.2 眼底OCT圖像顯示方法21-22
- 2.4 本章小結(jié)22-23
- 第3章 連續(xù)最大流算法分析23-31
- 3.1 引言23
- 3.2 基本概念及定理23-26
- 3.3 連續(xù)最大流算法26-28
- 3.4 原始算法實驗結(jié)果及分析28-29
- 3.5 本章小結(jié)29-31
- 第4章 圖像預處理與眼底OCT圖像壓平31-38
- 4.1 引言31
- 4.2 圖像預處理31-34
- 4.2.1 原始圖像灰度化31-32
- 4.2.2 圖像的二值化處理32-33
- 4.2.3 二值圖像形態(tài)學膨脹和腐蝕方法的介紹33-34
- 4.3 眼底OCT圖像壓平34-36
- 4.4 壓平實驗結(jié)果及分析36-37
- 4.5 本章小結(jié)37-38
- 第5章 基于連續(xù)最大流算法分割視網(wǎng)膜層38-47
- 5.1 引言38
- 5.2 眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層的粗分割38-40
- 5.3 眼底OCT圖像視網(wǎng)膜層的精確分割40-43
- 5.4 實驗結(jié)果與分析43-46
- 5.5 本章小結(jié)46-47
- 第6章 總結(jié)與展望47-49
- 6.1 本文工作總結(jié)47-48
- 6.2 未來展望48-49
- 參考文獻49-53
- 致謝53
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