视网膜光学相干层析成像（OCT）模式识别与诊断

摘要

本文对视网膜OCT图像的预处理和识别方法进行了研究。根据OCT图像的特征，提出了一种将图像分割、图像增强等处理技术结合在一起的图像预处理方法，实现了图像的自动边缘检测与轮廓提取。利用K-L变换进行图像特征提取。对比分析了几种视网膜OCT图像的识别方案，通过采用不同的图像预处理、特征提取以及图像识别方法，得到了不同的结果，最终确定了视网膜OCT图像的最佳识别方案。在MATLAB环境下实验各种图像识别方法，实现了眼底病的自动诊断。对完善OCT系统，增强其实用性有着重要的意义。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1概述

1.1.1光学层析成像技术概述

1.1.2眼科影像学检查方法

1.1.3为什么要选用OCT

1.2本课题研究目的、意义

第2章OCT工作原理

2.1迈克尔逊干涉仪

2.1.1自由空间中的迈克尔逊干涉仪

2.1.2光纤迈克尔逊干涉仪

2.2低相干光学原理

2.3光学层析技术

2.4低相干光源

2.4.1理想单色光的干涉信号强度分布

2.4.2横向和纵向分辨率

2.5信号处理系统

2.5.1硬件部分

2.5.2软件部分

2.6本章小结

第3章基于视网膜光学层析成像的诊断方法

3.1眼组织与功能

3.2视网膜组织结构

3.3实用OCT系统简介

3.3.1 STRATUSTMOCT基本原理

3.3.2 STRATUSTMOCT分析结果

3.4基于视网膜光学层析成像的诊断方法

3.5本章小结

第4章视网膜OCT图像预处理

4.1图像二值化

4.2图像轮廓提取

4.2.1彩色分割

4.2.2基于数学形态学图像分割

4.2.3边缘检测

4.2.4图像轮廓提取结果

4.3本章小结

第5章基于K-L变换的特征提取

5.1 K-L变换的讨论

5.2 K-L特征空间的奇异值分解

5.3 OCT图像的特征提取

5.4本章小结

第6章分类器设计及实验结果

6.1最近邻法

6.2 BP神经网络

6.3几种图像识别方法结果比较

6.4 OCT图像识别诊断实现

6.5本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢