基于SD-OCT图像的中心性浆液性脉络膜视网膜病变区域检测与分割

目录

1 绪论

1.1 中浆病变

1.2 SD-OCT成像

1.3 中浆病变在SD-OCT中的表现

1.4 中浆病变分割的国内外研究现状

1.4.1 视网膜SD-OCT图像层分割研究现状

1.4.2 眼部浆液性病变分割的研究现状

1.5 视网膜病变分割的研究意义

1.6 论文的组织结构

2 SD-OCT图像预处理

2.1 SD-OCT图像去噪

2.1.1 SD-OCT 图像的噪声分析

2.1.2 双边滤波去噪

2.1.3 去噪实验结果

2.2 SD-OCT视网膜图像层分割

2.2.1 引言

2.2.2 多尺度三维图搜索SD-OCT视网膜图像层分割方法

2.2.3 改进的BM 层分割方法

2.2.4 层分割结果比较

2.3 本章小结

3 基于三维限制区域生长的SD-OCT中浆NRD 病变区域分割

3.1 引言

3.2 算法流程概述

3.2.1 预处理

3.2.2 自适应阈值算法

3.2.3 基于投影图像的区域限制

3.2.4 种子点聚类

3.2.5 三维区域生长

3.2.6 后处理

3.3 实验结果分析

3.3.1 数据集

3.3.2 定性分析

3.3.3 定量分析

3.3.4 时间复杂度分析

3.3.5 亟待解决的问题

3.4 本章小结

4 基于随机森林的SD-OCT中浆病变区域分割

4.1 引言

4.2 算法流程

4.3 分类器选择

4.4 特征选取

4.5 基于随机森林的中浆病变区域分割

4.5.1 区域限制

4.5.2 SD-OCT体数据下采样

4.5.3 随机森林的模型训练及测试过程

4.5.4 病变区域分割后处理

4.6 实验结果分析

4.6.1 定性分析

4.6.2 定量分析

4.6.3 存在的问题

4.7 本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

附录