视网膜光学相干层析图像分层方法及度量研究.pdf

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1、博士学位论文视网膜光学相干层析图像分层方法及度量研究RESEARCHONTHEINTRA-RETINALLAYERSEGMENTATIONMETHODSANDMEASUREMENTOFOPTICALCOHERENCETOMOGRAPHYIMAGES哈尔滨工业大学2017年12月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：681.39密级：公开工学博士学位论文视网膜光学相干层析图像分层方法及度量研究博士研究生：高志军导师：邬向前申请学位：工学博士学科：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2017年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedI

2、ndex:TP391.4U.D.C:681.39DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONTHEINTRA-RETINALLAYERSEGMENTATIONMETHODSANDMEASUREMENTOFOPTICALCOHERENCETOMOGRAPHYIMAGESCandidate：GaoZhijunSupervisor：WuXiangqianAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：ComputerScienceandTechnologyAffiliat

3、ion：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence：December,2017Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要光学相干层析成像(Opticalcoherencetomography,OCT)具有无侵入、高分辨率和快速成像的优点，它能够无接触、无创伤和快速的以二维或三维图像形式重构出视网膜多层微米级的生物结构和显著的病变特征。在全球视网膜患者快速激增的情况下，眼科医生可以通过视网膜OCT图像视网膜层的厚度或病变容积等度量变化，广泛对青光眼、老年黄斑病

4、变和中心浆液脉络膜视网膜病变等主要眼底视网膜疾病进行筛查和诊断。但OCT图像中存在大量干扰因素，如固有的斑点噪声、视网膜血管造成某些层的不连续性、对比度弱、前膜伪影或某些病变结构形成的层内或层间结构的不规则性等，不仅导致视网膜OCT图像多层的自动分割受到了影响，而且限制了对一些病变图像进行层厚度或病变容积的有效度量。本文针对目前存在的诸多不利因素的干扰，重点研究了两个关键问题，即视网膜黄斑区OCT图像多层的自动分割方法和视网膜层厚度及病变容积的度量。主要研究内容和创新结果如下：针对图像中存在大量固有的斑点噪声和血管伪影对视网膜层间边界检测的干扰问题，本文提出了一个基于图优化的视网膜黄斑区OC

5、T图像分层方法。通过借鉴格式塔心理学中目标结构完整性原则，该方法首先定义连通分支为图中的顶点，构造完全加权图，并融合局部区域信息来提升图像处理的质量。然后，应用当前较为流形的图优化技术提取各条边界。最后，实验表明该方法能够有效和稳定地提取十一条边界并分割十层视网膜，有效地避免了