非荧光造影图像的高血压病灶提取方法

论文摘要

眼底一直是临床医学密切关注的区域,不少重要的全身疾病可在眼底引起特定的反应或并发症,临床上往往可以从眼底的某些特殊体征协助其他学科做出正确的诊断以及预后的估计。眼底荧光血管造影是眼科临床常用检查技术,但该方法造价较高并且在应用过程中各家都报道了一些副作用。因此,对非荧光造影图像的高血压病灶提取具有十分重要的意义。本文采用了Visual C++系统,在对眼底图像的特点进行分析的基础上,做了大量的实验,对非荧光造影图像进行了图像增强、边缘检测、图像分割、去噪以及视盘定位等预处理,并实现了对非荧光造影眼底图像中的动静脉血管管径的测量,根据动静脉血管的管径比可以判断该人是否为高血压病患者,并对高血压病的视网膜病变期出现的白斑病灶进行比较准确的提取,在正常和异常之间做出明确鉴别,使对高血压病眼底的非荧光造影图像的研究标准化,从而大大加强眼底检查优势,方便了高血压患者,对高血压病的诊断及治疗具有重要的实践指导意义。

论文目录

• 提要
• 第1章 前言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 本文的主要工作
• 第2章 高血压病灶提取的医学基础
• 2.1 眼底的生理结构
• 2.2 高血压在眼底的病变表现
• 2.2.1 高血压的概念
• 2.2.2 高血压在眼底的病变表现
• 2.3 高血压的临床诊断方法
• 2.3.1 常规诊断方法
• 2.3.2 眼底荧光血管造影法
• 第3章 图像的预处理
• 3.1 数字图像处理技术简介
• 3.1.1 数字图像的概念
• 3.1.2 数字图像处理技术的概念及研究内容
• 3.1.3 数字图像处理技术的特点及应用
• 3.1.4 数字图像处理技术的应用
• 3.2 开发工具简介
• 3.3 灰度图处理
• 3.3.1 RGB图像简介
• 3.3.2 灰度图的概念
• 3.3.3 将RGB图像转化为灰度图
• 3.4 图像增强
• 3.4.1 图像增强
• 3.4.2 图像的灰度线性变换
• 3.5 边缘检测
• 3.5.1 边缘检测
• 3.5.2 边缘检测的基本原理及处理函数
• 3.5.3 用Sobel算子进行边缘检测
• 3.6 图像分割
• 3.6.1 图像分割
• 3.6.2 图像分割方法分类
• 3.6.3 阈值分割
• 3.6.4 用固定阈值分割对图像进行二值化处理
• 3.7 去噪
• 3.7.1 去噪的基本方法
• 3.7.2 对图像进行去噪处理
• 第4章 视盘检测
• 4.1 HOUGH变换圆检测
• 4.1.1 Hough变换的基本思想
• 4.1.2 Hough圆检测
• 4.2 视盘定位
• 第5章 白斑病灶的提取
• 5.1 最大类间方差法提取白斑病灶
• 5.1.1 最大类间方差法的基本原理
• 5.1.2 用最大类间方差法提取白斑病灶
• 5.2 对噪声的处理
• 5.2.1 形态学运算
• 5.2.2 阈值面积消除法
• 5.2.3 去噪处理
• 第6章 计算血管管径比
• 6.1 曲线拟合的方法
• 6.1.1 最小二乘法
• 6.1.2 管径测量
• 6.2 形态学闭运算的方法
• 6.3 对两种方法的比较
• 第7章 总结与展望
• 7.1 工作总结
• 7.2 工作展望
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢