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【6h】

眼科医学图像处理及辅助诊断的研究

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1绪论

1.1选题背景与研究意义

1.2研究现状

1.3论文的主要工作

1.4论文结构

2眼底造影

2.1眼底的解剖结构

2.2眼底荧光血管造影

2.2.1操作前的准备事项

2.2.2操作步骤

2.2.3荧光造影分析

2.3眼底造影图像采集系统

2.4本章小结

3眼底图像处理

3.1眼底图像的平滑

3.1.1阈值平均法

3.1.2中值滤波

3.1.3低通滤波

3.1.4处理结果分析

3.2眼底图像的二值化

3.3眼底血管轮廓的提取

3.3.1梯度算子

3.3.2 Roberts算子、Sobel算子与Prewitt算子

3.3.3 LoG算子

3.3.4 Canny算子

3.4眼底血管轮廓的骨化

3.5测量血管直径

3.6本章小结

4眼底图像的自动拼接

4.1图像拼接技术

4.1.1基于灰度信息的图像配准

4.1.2基于变换域的图像配准

4.1.3基于特征信息的图像配准

4.1.4图像融合技术

4.2医学图像配准基础

4.2.1图像配准基础

4.2.2医学图像配准

4.3眼底图像的自动配准

4.3.1多分辨率下基于灰度信息的自动配准

4.3.2基于眼底血管分叉点的自动配准

4.3.3对两种配准方式的协同使用

4.3.4眼底血管造影图像的融合

4.4本章小结

5实验及结果分析

5.1 Matlab下的仿真实验

5.2实验结果及分析

5.2.1实验结果

5.2.2实验结果分析

6基于VTK技术的眼底图像处理系统

6.1可视化工具VTK

6.1.1 VTK图像处理库

6.1.2 VTK的处理模式

6.1.3 VTK对图像的处理流程

6.2基于VTK的眼底图像处理系统

6.2.1数据库管理模块

6.2.2图像采集模块

6.2.3图像处理模块

6.2.4图像管理模块

6.2.5打印模块

6.2.6系统设置/帮助模块

6.3本章小结

7结论与展望

7.1结论

7.2展望

致谢

参考文献

附 录

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摘要

眼底血管造影图像能够反应出人体的多种病症信息,因此医生可以根据病人的眼底血管造影图像进行综合判断,从而达到病情的预防和诊治。然而,为了尽可能的获取高分辨率的眼底血管造影图像,就不可避免的需要缩减眼底照相机的可摄范围,从而只能得到眼底的局部图像信息。而眼底病况的诊断往往需要完整的眼底血管脉络信息。因此,怎样获取高分辨率的,全景的眼底血管造影图像成了一个研究热点。
   医学图像的自动拼接技术能够将一幅图像与另一幅图像上的对应点达到空间上的一致,从而把各种局部成像的医学图像信息融合成完整的影像模式展现给临床医生,从而达到目的。
   本文针对眼底血管造影图像的自身特点,首先,对眼底血管造影图像进行预处理,包括:使用低通滤波对图像图像进行平滑处理;使用自适应阈值二值化图像;采用经典边缘检测算子对血管轮廓进行边缘检测,提取出眼底血管轮廓以及提取血管骨架线等。其次,根据图像的几何特征信息,提出了一种金字塔式的分步配准方法,即先缩小需要配准图像的分辨率,得到其对应的缩略图,然后在多分辨率下对图像进行配准。再次,在预处理的基础上,采用“8邻域-判定圆”法对血管骨架线进行特征点提取,提取出图像的血管分叉点,通过对不同图像的分叉点角度进行比对,获取对应点对,从而获得待配准图像之间的位置关系,建立起平移变换和旋转变换的模型,从而达到初步配准。最后,进一步根据原始图像的灰度信息进行进行细化配准,从而使局部图像精确的配准成大尺度全景图像。实验表明:该方法具有精度高、速度快、鲁棒性好等特点,是一种高效的全自动配准方法。
   本研究的创新之处,在于针对眼底血管的特点,提出了“8邻域-判定圆”双重定心的方案来对血管的分叉点进行提取,并综合利用了图像的特征信息和灰度信息,使多种配准方式能够协同使用,从而充分发挥了各方法的优势同时弥补了不足,使配准效果速度比达到最佳。
   最后在实验的基础上,根据实验结果开发出一套图像处理系统供临床使用。

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