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SD-OCT视网膜图像病变分析中的若干关键技术研究

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SD-OCT视网膜图像病变分析中的若干关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
1 绪论第12-25页
  1.1 SD-OCT成像技术第13-15页
  1.2 SD-OCT视网膜组织层结构第15-16页
  1.3 SD-OCT视网膜图像分析第16-21页
    1.3.1 SD-OCT视网膜图像复原第17页
    1.3.2 SD-OCT图像的视网膜分析第17-21页
    1.3.3 AMD病变演化预测模型研究第21页
  1.4 研究目标与主要贡献第21-23页
  1.5 本文的组织结构第23-25页
2 SD-OCT视网膜图像的层分割算法研究第25-46页
  2.1 引言第25-26页
    2.1.1 视网膜层分割的研究动机第25-26页
    2.1.2 解决方法概要第26页
  2.2 视网膜层分割研究现状概述第26-28页
  2.3 基于对偶梯度和空间约束信息的视网膜层分割方法第28-31页
    2.3.1 图像预处理第28页
    2.3.2 边缘流检测第28-29页
    2.3.3 ILM边界面检测第29页
    2.3.4 RPE层分割第29-30页
    2.3.5 INL到IS边界检测第30-31页
    2.3.6 检测Fovea区域及修正INL-OPL边界第31页
  2.4 应用多尺度三维图搜索的视网膜层分割方法第31-39页
    2.4.1 三维图搜索算法框架第31-32页
    2.4.2 三维图结构的构建第32-34页
    2.4.3 三维图结构顶点权重设计第34-35页
    2.4.4 算法实现与求解第35-37页
    2.4.5 多尺度的三维图搜索方法第37-39页
  2.5 实验结果及分析第39-45页
    2.5.1 定量评价准则第39-40页
    2.5.2 正常眼睛的视网膜层分割结果分析第40-42页
    2.5.3 病变图像的视网膜层分割结果分析第42-44页
    2.5.4 算法性能分析第44-45页
  2.6 小结与讨论第45-46页
3 SD-OCT视网膜图像的黄斑中央凹定位分析研究第46-63页
  3.1 引言第46-47页
    3.1.1 黄斑中央凹相关知识第46页
    3.1.2 研究动机第46-47页
    3.1.3 解决方法概要第47页
  3.2 相关工作第47-48页
  3.3 基于SD-OCT视网膜厚度显著性的黄斑中央凹定位算法第48-52页
    3.3.1 显著图检测第48-52页
    3.3.2 黄斑中央凹定位第52页
  3.4 实验结果及分析第52-61页
    3.4.1 实验数据及评价准则第52-53页
    3.4.2 参数分析第53-54页
    3.4.3 定性分析第54-56页
    3.4.4 定量评价第56-61页
    3.4.5 黄斑中央凹研究分析第61页
  3.5 小结与展望第61-63页
4 SD-OCT视网膜图像的GA分割与量化分析研究第63-83页
  4.1 引言第63-65页
    4.1.1 GA病变相关背景第63-64页
    4.1.2 研究动机第64-65页
    4.1.3 解决方法概要第65页
  4.2 GA量化分析研究现状第65-67页
  4.3 基于改进区域活动轮廓的GA分割模型第67-74页
    4.3.1 GA眼底OCT图像第67页
    4.3.2 迭代阈值GA分割第67-69页
    4.3.3 提取GA候选区域第69-70页
    4.3.4 后续处理第70页
    4.3.5 局部相似性因子分析第70-71页
    4.3.6 基于改进区域活动轮廓模型的GA识别第71-74页
  4.4 实验结果与分析第74-81页
    4.4.1 实验数据及评价标准第74-75页
    4.4.2 参数分析第75-77页
    4.4.3 噪声鲁棒性评价第77-78页
    4.4.4 GA分割结果的定性分析第78-79页
    4.4.5 GA分割结果的定量分析第79-81页
    4.4.6 商业软件结果分析第81页
  4.5 算法性能分析第81-82页
  4.6 本章小结第82-83页
5 基于回归学习的GA病变演化预测模型研究第83-105页
  5.1 引言第83-85页
    5.1.1 研究动机第83-84页
    5.1.2 解决方法概要第84-85页
  5.2 GA病变演化预测的研究现状第85-86页
  5.3 基于回归学习的GA病变演化预测模型第86-93页
    5.3.1 随访数据间的校准第86-89页
    5.3.2 GA病变区域自动分割第89页
    5.3.3 量化特征自动提取第89-92页
    5.3.4 GA演化预测模型第92-93页
    5.3.5 识别GA演化区域第93页
  5.4 实验结果与分析第93-103页
    5.4.1 实验数据分析第93-94页
    5.4.2 演化模型评价机制第94-95页
    5.4.3 量化特征重要性分析第95-96页
    5.4.4 参数σ分析第96-97页
    5.4.5 实验结果分析第97-103页
  5.5 演化预测模型分析第103页
  5.6 本章小结与讨论第103-105页
6 总结与展望第105-108页
  6.1 工作总结第105-107页
  6.2 未来工作展望第107-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-124页
附录第124-126页

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