摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 视网膜微小动脉瘤检测技术的研究背景及意义 | 第10-12页 |
1.1.1 糖尿病性视网膜病变 | 第11-12页 |
1.1.2 视网膜微小动脉瘤 | 第12页 |
1.2 国内外视网膜微小动脉瘤检测技术的研究现状 | 第12-16页 |
1.3 本文的主要工作 | 第16-18页 |
第2章 视网膜微小动脉瘤候选集的获取 | 第18-28页 |
2.1 感兴趣区域的提取 | 第18-20页 |
2.2 视网膜图像预处理 | 第20-24页 |
2.2.1 彩色数字图像颜色模型及转换 | 第20-23页 |
2.2.2 视网膜图像背景的提取与处理 | 第23-24页 |
2.2.3 顶帽变换及高斯滤波 | 第24页 |
2.3 微小动脉瘤的模版匹配 | 第24-26页 |
2.4 视网膜图像中血管的提取与剔除 | 第26页 |
2.5 区域生长 | 第26-27页 |
2.6 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 基于Radon变换的微小动脉瘤特征提取算法 | 第28-44页 |
3.1 RADON变换的定义 | 第28-29页 |
3.2 RADON变换的基本性质 | 第29-31页 |
3.3 离散RADON变换(倾斜堆积) | 第31-36页 |
3.3.1 最近邻插值 | 第31-32页 |
3.3.2 线性插值 | 第32-33页 |
3.3.3 正弦插值 | 第33-34页 |
3.3.4 离散Radon变换的抽样特性 | 第34页 |
3.3.5 插值方法的比较 | 第34-36页 |
3.4 独立点的离散RADON变换 | 第36-37页 |
3.5 RADON变换在提取微小动脉瘤特征上的应用 | 第37-43页 |
3.5.1 特征评价标准 | 第37-38页 |
3.5.2 RADON变换域的微小动脉瘤特征提取 | 第38-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-44页 |
第4章 微小动脉瘤提取算法 | 第44-60页 |
4.1 分类器的种类 | 第44-45页 |
4.2 基于贝叶斯决策理论的微小动脉瘤分类算法 | 第45-49页 |
4.2.1 概率论基础 | 第45-47页 |
4.2.2 基于最小错误率的贝叶斯决策 | 第47-48页 |
4.2.3 朴素贝叶斯分类模型 | 第48-49页 |
4.3 加权的朴素贝叶斯分类器 | 第49-53页 |
4.4 仿真结果分析 | 第53-58页 |
4.5 本章小结 | 第58-60页 |
第5章 全文总结与展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-68页 |
致谢 | 第68-70页 |
作者攻读硕士期间学术成果 | 第70页 |