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文檔簡介
1、癥狀性滲出液相關紊亂(SymptomaticExudate-AssociatedDerangements,SEAD)伴隨老年性黃斑變性(Age-relatedMacularDegeneration,AMD)等視網(wǎng)膜疾病產(chǎn)生,本文針對頻域光學相干斷層成像(SpectralDomainOpticalCoherenceTomography,SDOCT)的視網(wǎng)膜圖像,結(jié)合各種不同的醫(yī)學圖像分割方法,提出了SEAD的自動化分割算法。本文的主要工作
2、和研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
(1)圖像預處理。由于斑點噪聲、血管、圖像成像時傳感器的移動及光照等的影響,使SDOCT視網(wǎng)膜圖像含有大量的斑點噪聲,導致圖像質(zhì)量很差。因此本文選用雙邊濾波器對圖像預處理,提高圖像質(zhì)量。
(2)視網(wǎng)膜內(nèi)界膜層(InternalLimitingMembrane,ILM)和視網(wǎng)膜色素上皮層(RetinalPigmentEpithelium,RPE)邊界的分割。本文分析不同圖像的ILM特征,根
3、據(jù)閾值方法得到了較好的ILM邊界,同時本文采用圖論和動態(tài)規(guī)劃自動化分割RPE邊界,該分割方法合理利用RPE層的高反射特性以及視網(wǎng)膜層的先驗信息精確分割RPE邊界。
(3)基于聚類的SEAD自動化分割。首先,該算法采用K-means聚類方法得到粗略的SEAD位置,然后利用SDOCT視網(wǎng)膜圖像血管位置信息,空間信息和灰度信息去除誤分割,最終得到更精確的SEAD分割結(jié)果。
(4)基于水平集的SEAD自動化分割。首先,該算法
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