本文關(guān)鍵詞：基于眼底圖像的青光眼形態(tài)特征自動(dòng)分析的研究

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【摘要】：青光眼是世界上的第二大致盲疾病。青光眼的發(fā)生一般都伴隨著視神經(jīng)乳頭(視盤和視杯)以及視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層改變。基于眼底圖像的視神經(jīng)乳頭診斷是一個(gè)已確認(rèn)的青光眼檢測的可靠手段,因?yàn)榍喙庋鄄∪说难鄣淄ǔ?huì)有大的視盤比、脈絡(luò)膜萎縮弧以及神經(jīng)纖維層缺損。對于糖尿病、黃斑病變和青光眼此類的眼底疾病,視網(wǎng)膜自動(dòng)檢測也是一個(gè)非常重要的早期篩查工具。由于在不同的青光眼個(gè)體在不同階段會(huì)表現(xiàn)出不同的特征,因此青光眼篩選是一個(gè)非常復(fù)雜和困難的任務(wù),并且目前還沒有被廣泛接受的青光眼診斷的金標(biāo)準(zhǔn),目前主要依靠醫(yī)生自身的診斷經(jīng)驗(yàn),根據(jù)病人的檢查報(bào)告來進(jìn)行診斷,而這些檢查通常要花費(fèi)很多金錢和時(shí)間。由于很多青光眼病人無法在早期認(rèn)識到自己的疾病,同時(shí)沒有足夠的醫(yī)生對大量的人群進(jìn)行檢查和診斷,青光眼篩查就成了非常必要的診斷工具.在眼底疾病篩查系統(tǒng)中,包括青光眼篩查,有效且精準(zhǔn)的檢測出視神經(jīng)頭和視盤旁萎縮弧都是非常必要步驟。而杯盤比,切角,ISNT準(zhǔn)則,這些青光眼的風(fēng)險(xiǎn)因子都是基于視神經(jīng)頭的精確檢測以后才得出的。 很多學(xué)者已經(jīng)在視神經(jīng)頭的自動(dòng)檢測方面做了研究。目前視神經(jīng)頭的檢測的難點(diǎn)是由于視盤的一些模糊邊界和視盤旁萎縮弧造成的。本文提出了一種新的視神經(jīng)頭和視盤旁萎縮弧的分割方法。首先利用模板匹配定位出視神經(jīng)頭的位置,從而提取出感興趣區(qū)域。采用圖像紋理修復(fù)的辦法將血管從感興趣區(qū)域中移除。為了為下一步的視盤分割提供一個(gè)更好的中心和初始輪廓,本文采用基于Hough變換的圓形檢測來修正初始中心同時(shí)得到一個(gè)近似的視神經(jīng)頭的半徑。在視盤的分割上,本文提出了兩種基于紋理的分割辦法。其中一種是基于紋理的模糊C均值聚類的方法。另外一種是基于紋理的活動(dòng)輪廓圖的分割辦法,其中加入了聚類的辦法來清除噪聲。這兩種辦法都很好提高了視盤的分割準(zhǔn)確率。本文采用基于血管彎曲和蒼白區(qū)域融合的辦法對視杯進(jìn)行分割,多尺度的進(jìn)行拐角檢測從而提高了視杯的分割效率。最后,基于視神經(jīng)頭的分割結(jié)果本文給出了幾種青光眼風(fēng)險(xiǎn)因子的計(jì)算辦法。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：R775

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1234314