| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 眼科疾病 | 第12页 |
| 1.1.2 医学影像与计算机辅助诊断 | 第12-14页 |
| 1.2 本文的目标 | 第14页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织 | 第15-18页 |
| 第二章 眼科光学相干层析术图像分析和诊断 | 第18-30页 |
| 2.1 眼科疾病概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 眼科解剖学 | 第18-19页 |
| 2.1.2 眼科常见疾病 | 第19-20页 |
| 2.2 眼科疾病诊断方法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 眼底相机 | 第20页 |
| 2.2.2 超声生物显微镜 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光学相干层析术 | 第21-24页 |
| 2.3 眼科OCT图像分析难点 | 第24页 |
| 2.4 眼科光学相干层析术图像分析现状 | 第24-28页 |
| 2.4.1 视网膜OCT图像分析现状 | 第24-27页 |
| 2.4.2 角膜OCT图像分析现状 | 第27-28页 |
| 本文提出的研究思路 | 第28-29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 视网膜OCT图像分割 | 第30-45页 |
| 3.1 视网膜结构和特征 | 第30-31页 |
| 3.2 视网膜分割方法 | 第31-38页 |
| 3.2.1 图像投影 | 第31-32页 |
| 3.2.2 一维高斯滤波 | 第32-33页 |
| 3.2.3 多分辨率估计最明显两层 | 第33-34页 |
| 3.2.4 采用定制化的主动轮廓获得层边界的粗轮廓 | 第34-35页 |
| 3.2.5 曲线光顺 | 第35-36页 |
| 3.2.6 卡尔曼滤波 | 第36-37页 |
| 3.2.7 其他边界的分割 | 第37-38页 |
| 3.3 AMD 图像分割 | 第38-39页 |
| 3.4 算法量化和结果分析 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 角膜OCT图像分割 | 第45-61页 |
| 4.1 角膜结构和特征 | 第45-46页 |
| 4.2 视网膜分割方法 | 第46-58页 |
| 4.2.1 预处理 | 第46-50页 |
| 4.2.2 采用平均灰度差分提取各层初始分界面 | 第50-52页 |
| 4.2.3 霍夫变换 | 第52-54页 |
| 4.2.4 估计其他分界面的顶点 | 第54-55页 |
| 4.2.5 基于平抛运动原理的卡尔曼滤波 | 第55-58页 |
| 4.3 算法量化和结果分析 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-63页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第61页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |