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青光眼患者视网膜OCT图像分析方法研究

中文摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第12-23页
    1.1 研究背景及意义第12-16页
        1.1.1 视网膜第13-15页
        1.1.2 青光眼第15页
        1.1.3 光学相干层析成像技术第15-16页
    1.2 视网膜图像分析第16-20页
        1.2.1 视网膜图像分割技术第16-18页
        1.2.2 视网膜图像的厚度分析第18-19页
        1.2.3 视网膜图像的光密度分析第19-20页
    1.3 本文的研究工作与创新点第20-22页
    1.4 本文的结构安排第22-23页
第二章 主动外观模型和图搜索方法的理论与基础第23-35页
    2.1 主动外观模型第23-27页
        2.1.1 构建活动外观模型第24-26页
        2.1.2 用活动外观模型分割新的样本图像第26-27页
    2.2 基于三维图搜索的分割方法第27-33页
        2.2.1 建图第28-31页
        2.2.2 表面检测算法第31-33页
    2.3 AAM和图搜索算法的不足第33-35页
第三章 基于统计模型和图搜索方法的视盘和视杯边缘检测第35-48页
    3.1 方法概览第35-38页
    3.2 基于统计模型和图搜索算法的视盘视杯检测第38-44页
        3.2.1 预处理第38-41页
        3.2.2 用主动外观模型检测视盘边界第41-42页
        3.2.3 用图搜索方法优化视盘边界的检测结果第42-43页
        3.2.4 视杯边界的检测第43-44页
    3.3 实验与结果第44-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 基于GS-AAM混合模型的青光眼视乳头区域OCT图像的自动分层第48-61页
    4.1 GS-AAM方法第48-57页
        4.1.1 视网膜层的定义第51页
        4.1.2 预处理第51-52页
        4.1.3 用AAM进行初始分割第52-54页
        4.1.4 用GS-AAM进行精确分割第54-56页
        4.1.5 视盘和视杯的边界第56-57页
    4.2 实验与结果第57-60页
    4.3 本章小结第60-61页
第五章 图搜索算法和TOPCON算法在视网膜厚度测量中的比较第61-77页
    5.1 研究对象第61-62页
    5.2 研究方法第62-65页
        5.2.1 眼科检查第62-63页
        5.2.2 视网膜图像分层与分区第63-64页
        5.2.3 正常组和青光眼组的视网膜各层厚度分析第64-65页
        5.2.4 正常组和青光眼组的视网膜ETDRS各分区厚度分析第65页
        5.2.5 统计分析第65页
    5.3 实验结果第65-73页
        5.3.1 研究对象基本特征第65-66页
        5.3.2 正常组和青光眼组中图搜索算法和Topcon算法的相关性分析第66页
        5.3.3 正常组和青光眼组中Topcon算法和图搜索算法的一致性分析第66-73页
    5.4 讨论第73-76页
    5.5 本章小结第76-77页
第六章 正常人和青光眼病人的视网膜光密度研究第77-96页
    6.1 研究对象第77-78页
    6.2 研究方法第78-81页
        6.2.1 眼部检查第78-79页
        6.2.2 SD-OCT图像分层及光密度统计第79-81页
        6.2.3 统计分析第81页
    6.3 正常人群光密度分布研究结果第81-90页
        6.3.1 研究对象的基本情况第81-82页
        6.3.2 正常人群视网膜光密度分布情况第82-88页
        6.3.3 正常人群视网膜光密度的相关因素分析第88-89页
        6.3.4 结论第89-90页
    6.4 青光眼病人视网膜光密度研究结果第90-94页
        6.4.1 研究对象的基本情况第90页
        6.4.2 对照组和青光眼组视网膜各层光密度对比研究第90-91页
        6.4.3 对照组和青光眼组神经纤维层光密度对比研究第91-92页
        6.4.4 青光眼组神经纤维层光密度与视野的相关性研究第92-93页
        6.4.5 结论第93-94页
    6.5 本章小结第94-96页
第七章 总结和展望第96-98页
    7.1 本文工作总结第96-97页
    7.2 今后研究工作展望第97-98页
参考文献第98-110页
攻读学位期间的研究成果及发表的学术论文第110-112页
攻读学位期间承担及参与的科研项目第112-113页
致谢第113-114页

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