糖網(wǎng)病輔助診斷的眼底圖像處理研究
發(fā)布時(shí)間:2021-10-05 08:23
糖尿病性視網(wǎng)膜病變也稱作糖網(wǎng)病,是糖尿病患者病程中嚴(yán)重的眼底并發(fā)癥,被世界衛(wèi)生組織認(rèn)定為世界三大致盲眼病之一。糖網(wǎng)病早期可能發(fā)病數(shù)年不出現(xiàn)任何視覺癥狀,但是當(dāng)患者出現(xiàn)視覺障礙時(shí)眼部已經(jīng)發(fā)生了不可逆轉(zhuǎn)的損害,因此早期篩查對糖網(wǎng)病的治療至關(guān)重要。目前對糖網(wǎng)病患者的篩查主要依靠眼科醫(yī)生對糖尿病患者眼底圖像中的病灶特征進(jìn)行分析診斷,對于基數(shù)龐大的糖尿病患者來說難以實(shí)現(xiàn)定期大規(guī)模篩查。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助診斷越來越多的應(yīng)用到臨床診斷與治療中。眼底圖像中包含大量有效信息,可以利用圖像處理技術(shù)分析眼底圖像中的生理結(jié)構(gòu)和病灶特征,借助計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)可以幫助眼科醫(yī)生實(shí)現(xiàn)對糖網(wǎng)病的大規(guī)模定期篩查。本文工作主要是糖網(wǎng)病輔助診斷系統(tǒng)中圖像處理技術(shù)方面的研究。利用眼科攝像儀獲取的眼底圖像數(shù)據(jù),對眼底圖像進(jìn)行視網(wǎng)膜血管圖的分割、視盤的定位分割和糖網(wǎng)病早期明顯病灶特征硬性滲出的定位識別,為糖網(wǎng)病的輔助篩查工作提供有效幫助。本文的主要工作內(nèi)容如下:(1)在視網(wǎng)膜血管分割圖像預(yù)處理階段,采用了限制對比度直方圖均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equaliz...
【文章來源】:西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
糖網(wǎng)病各分期的眼底圖像
絡(luò)的交點(diǎn)定位出視盤的位置。定位的方法各有優(yōu)劣,基于視盤外觀形態(tài)的方法,會(huì)因?yàn)槭挂暠P的外觀形態(tài)在眼底圖像中不明顯,容易造成誤定位法,首先需要分割出視網(wǎng)膜血管,而血管分割本身就比較網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)清晰的眼底圖像,對于圖像質(zhì)量不高特別是含有度更大,血管匯聚的判斷會(huì)因?yàn)檠芫W(wǎng)絡(luò)的分叉或者交錯(cuò)盤在眼底圖像中的外觀形態(tài)及特殊位置比較明顯,但由于影響并不能全部準(zhǔn)確的定位分割出來,目前視盤定位準(zhǔn)確出自動(dòng)檢測的研究現(xiàn)狀(Hardexudates,HEs)是糖網(wǎng)病患者早期最明顯的眼底病-4 所示。HEs 在眼底圖像中表現(xiàn)為視網(wǎng)膜內(nèi)邊界清晰地黃由于糖尿病患者血管微循環(huán)系統(tǒng)中眼底血管通透性增加導(dǎo)視網(wǎng)膜血管滲出,沉積在視網(wǎng)膜內(nèi)形成的。HEs 的自動(dòng)檢的步驟。
西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第不同的 S 和 W 的取值會(huì)得到不同的相位核。圖 2-5 中給出了四個(gè)具有代表性數(shù)分布及 S 和 W 的取值對相位導(dǎo)數(shù)的影響[50]。由圖 2-5(a)中可以看出當(dāng)為 0 時(shí),得到的是一個(gè)線性的相位導(dǎo)數(shù);隨著 W 值的增加相位導(dǎo)數(shù)會(huì)產(chǎn)生一曲率,如圖 2-5(b)所示 W 取值為 14;當(dāng) W 的取值非常大時(shí)相位導(dǎo)數(shù)的曲的越多,如圖 2-5(c)所示;S 的取值會(huì)改變相位導(dǎo)數(shù)的取值范圍,S 越大相的取值范圍越大,如圖 2-5(d)所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底圖像分類方法[J]. 梁平,熊彪,馮娟娟,廖瑞端,汪天富,劉維湘. 深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版). 2017(03)
[2]基于多特征融合和隨機(jī)森林的視網(wǎng)膜血管分割[J]. 朱承璋,崔錦愷,鄒北驥,陳瑤,王俊. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[3]基于匹配濾波和自動(dòng)閾值的眼底血管分割方法[J]. 曹新容,薛嵐燕,林嘉雯,余輪. 電子測量與儀器學(xué)報(bào). 2017(01)
[4]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 李彥冬,郝宗波,雷航. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(09)
[5]眼底圖像中視盤的自動(dòng)定位方法研究[J]. 張先杰,張貴英. 電腦知識與技術(shù). 2016(09)
[6]基于背景估計(jì)和SVM分類器的眼底圖像硬性滲出物檢測方法[J]. 肖志濤,王雯,耿磊,張芳,吳駿,趙北方,張欣鵬,蘇龍,陳莉明,單春燕. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2015(06)
[7]彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割方法研究進(jìn)展[J]. 朱承璋,鄒北驥,向遙,嚴(yán)權(quán)峰,梁毅雄,崔錦愷,劉晴. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2015(11)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 王振,高茂庭. 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2015(20)
[9]彩色眼底圖像視盤自動(dòng)定位與分割[J]. 鄒北驥,張思劍,朱承璋. 光學(xué)精密工程. 2015(04)
[10]多相主動(dòng)輪廓模型的眼底圖像杯盤分割[J]. 鄭姍,范慧杰,唐延?xùn)|,王琰. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2014(11)
博士論文
[1]彩色圖像特征提取與植物分類研究[D]. 黃志開.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
碩士論文
[1]基于圖像處理的高速列車車號識別算法研究[D]. 楊吉.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別[D]. 程福運(yùn).大連理工大學(xué) 2016
[3]視網(wǎng)膜血管增強(qiáng)與分割算法研究[D]. 張歆雅.長春工業(yè)大學(xué) 2016
[4]糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像的滲出物自動(dòng)檢測算法研究[D]. 陳向.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[5]糖尿病視網(wǎng)膜圖像中視盤的自動(dòng)定位及病變區(qū)自動(dòng)檢測的研究[D]. 馬新.南京航空航天大學(xué) 2010
[6]眼底照相機(jī)圖像處理與分析關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 顧晶龍.南京航空航天大學(xué) 2010
本文編號:3419356
【文章來源】:西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
糖網(wǎng)病各分期的眼底圖像
絡(luò)的交點(diǎn)定位出視盤的位置。定位的方法各有優(yōu)劣,基于視盤外觀形態(tài)的方法,會(huì)因?yàn)槭挂暠P的外觀形態(tài)在眼底圖像中不明顯,容易造成誤定位法,首先需要分割出視網(wǎng)膜血管,而血管分割本身就比較網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)清晰的眼底圖像,對于圖像質(zhì)量不高特別是含有度更大,血管匯聚的判斷會(huì)因?yàn)檠芫W(wǎng)絡(luò)的分叉或者交錯(cuò)盤在眼底圖像中的外觀形態(tài)及特殊位置比較明顯,但由于影響并不能全部準(zhǔn)確的定位分割出來,目前視盤定位準(zhǔn)確出自動(dòng)檢測的研究現(xiàn)狀(Hardexudates,HEs)是糖網(wǎng)病患者早期最明顯的眼底病-4 所示。HEs 在眼底圖像中表現(xiàn)為視網(wǎng)膜內(nèi)邊界清晰地黃由于糖尿病患者血管微循環(huán)系統(tǒng)中眼底血管通透性增加導(dǎo)視網(wǎng)膜血管滲出,沉積在視網(wǎng)膜內(nèi)形成的。HEs 的自動(dòng)檢的步驟。
西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第不同的 S 和 W 的取值會(huì)得到不同的相位核。圖 2-5 中給出了四個(gè)具有代表性數(shù)分布及 S 和 W 的取值對相位導(dǎo)數(shù)的影響[50]。由圖 2-5(a)中可以看出當(dāng)為 0 時(shí),得到的是一個(gè)線性的相位導(dǎo)數(shù);隨著 W 值的增加相位導(dǎo)數(shù)會(huì)產(chǎn)生一曲率,如圖 2-5(b)所示 W 取值為 14;當(dāng) W 的取值非常大時(shí)相位導(dǎo)數(shù)的曲的越多,如圖 2-5(c)所示;S 的取值會(huì)改變相位導(dǎo)數(shù)的取值范圍,S 越大相的取值范圍越大,如圖 2-5(d)所示。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底圖像分類方法[J]. 梁平,熊彪,馮娟娟,廖瑞端,汪天富,劉維湘. 深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版). 2017(03)
[2]基于多特征融合和隨機(jī)森林的視網(wǎng)膜血管分割[J]. 朱承璋,崔錦愷,鄒北驥,陳瑤,王俊. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[3]基于匹配濾波和自動(dòng)閾值的眼底血管分割方法[J]. 曹新容,薛嵐燕,林嘉雯,余輪. 電子測量與儀器學(xué)報(bào). 2017(01)
[4]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 李彥冬,郝宗波,雷航. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(09)
[5]眼底圖像中視盤的自動(dòng)定位方法研究[J]. 張先杰,張貴英. 電腦知識與技術(shù). 2016(09)
[6]基于背景估計(jì)和SVM分類器的眼底圖像硬性滲出物檢測方法[J]. 肖志濤,王雯,耿磊,張芳,吳駿,趙北方,張欣鵬,蘇龍,陳莉明,單春燕. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2015(06)
[7]彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割方法研究進(jìn)展[J]. 朱承璋,鄒北驥,向遙,嚴(yán)權(quán)峰,梁毅雄,崔錦愷,劉晴. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2015(11)
[8]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 王振,高茂庭. 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2015(20)
[9]彩色眼底圖像視盤自動(dòng)定位與分割[J]. 鄒北驥,張思劍,朱承璋. 光學(xué)精密工程. 2015(04)
[10]多相主動(dòng)輪廓模型的眼底圖像杯盤分割[J]. 鄭姍,范慧杰,唐延?xùn)|,王琰. 中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2014(11)
博士論文
[1]彩色圖像特征提取與植物分類研究[D]. 黃志開.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
碩士論文
[1]基于圖像處理的高速列車車號識別算法研究[D]. 楊吉.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別[D]. 程福運(yùn).大連理工大學(xué) 2016
[3]視網(wǎng)膜血管增強(qiáng)與分割算法研究[D]. 張歆雅.長春工業(yè)大學(xué) 2016
[4]糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像的滲出物自動(dòng)檢測算法研究[D]. 陳向.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[5]糖尿病視網(wǎng)膜圖像中視盤的自動(dòng)定位及病變區(qū)自動(dòng)檢測的研究[D]. 馬新.南京航空航天大學(xué) 2010
[6]眼底照相機(jī)圖像處理與分析關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 顧晶龍.南京航空航天大學(xué) 2010
本文編號:3419356
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