基于深度卷积神经网络的眼底图像视盘定位与分割研究

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摘 要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 眼图像计算机辅助诊断技术

1.3 深度学习在眼图像分析的研究现状

1.4 本文主要研究内容及组织结构

第二章 相关背景知识

2.1 眼部主要结构介绍

2.2 视盘区域信息在眼疾病分析诊断中的作用

2.3 传统的与视盘相关的眼底图像处理方法

2.3.1 视盘定位方法

2.3.2 视盘视杯分割方法

2.4 深度学习理论

2.4.1 机器学习与浅层学习

2.4.2 神经网络

2.4.3 卷积神经网络

2.4.4 Softmax回归模型

2.5 深度学习主要框架

2.5.1 TensorFlow

2.5.2 Caffe

2.6 本章小结

第三章 基于深度卷积神经网络的视盘定位算法

3.1 引言

3.2 基于深度卷积神经网络的视盘定位算法流程

3.3 显著图及候选区域提取

3.4 候选区视盘分类深度卷积神经网络

3.5 实验设计与结果分析

3.5.1 数据集

3.5.2 实验设置

3.5.3 评价标准

3.5.4 结果分析

3.6 本章小结

第四章 基于深度卷积神经网络的视盘视杯分割算法

4.1 引言

4.2 基于深度卷积神经网络的视盘视杯分割算法流程

4.3 视盘提取区域的血管去除

4.3.1 血管提取

4.3.2 血管去除

4.4 提取区域的视盘分割

4.5 提取区域的视杯分割

4.6 实验设计与结果分析

4.6.1 数据集

4.6.2 实验设置

4.6.3 评价标准

4.6.4 结果分析

4.7 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 全文主要工作总结

5.2 未来工作展望

参考文献

致 谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文