| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 眼底检查设备的发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 眼底图像病变诊断技术的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 课题的主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 数字式直接眼底镜的设计 | 第18-32页 |
| 2.1 数字式直接眼底镜总体结构 | 第18-20页 |
| 2.2 直接数字眼底镜各模块设计 | 第20-26页 |
| 2.2.1 直接眼底镜与分光模块 | 第20-21页 |
| 2.2.2 CC3200主控模块 | 第21-23页 |
| 2.2.3 MT9D111图像采集模块 | 第23-25页 |
| 2.2.4 电源模块 | 第25-26页 |
| 2.3 WiFi图像数据发送 | 第26-28页 |
| 2.3.1 TCP/IP协议 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Socket | 第27页 |
| 2.3.3 CC3200图像数据发送流程 | 第27-28页 |
| 2.4 QT客户端 | 第28-30页 |
| 2.4.1 QT客户端界面设计 | 第28-30页 |
| 2.4.2 QT图像数据接收与显示流程 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 糖尿病视网膜病变及其渗出物检测的相关理论基础 | 第32-40页 |
| 3.1 糖尿病视网膜病变 | 第32-35页 |
| 3.1.1 糖网的发病原因 | 第32-33页 |
| 3.1.2 糖网的病理过程和分期 | 第33-34页 |
| 3.1.3 糖网的预防与治疗 | 第34-35页 |
| 3.2 糖网渗出物检测的相关理论基础 | 第35-38页 |
| 3.2.1 糖网渗出物检测面临的挑战 | 第35-36页 |
| 3.2.2 图像预处理 | 第36页 |
| 3.2.3 图像分割与CV模型 | 第36-37页 |
| 3.2.4 数学形态学 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 改进的基于数学形态学的糖网渗出物的检测算法 | 第40-54页 |
| 4.1 算法总体流程 | 第40-41页 |
| 4.2 眼底图像预处理 | 第41-42页 |
| 4.3 干扰区域的检测 | 第42-49页 |
| 4.3.1 视盘中心的定位 | 第42-45页 |
| 4.3.2 视盘的分割 | 第45-47页 |
| 4.3.3 边界和反射亮斑的检测 | 第47-49页 |
| 4.4 渗出物的检测 | 第49-50页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第50-53页 |
| 4.5.1 实验数据库和评价指标 | 第50-51页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |