| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 图像特征提取与图像分类方法 | 第16-23页 |
| 2.1 感兴趣区域提取 | 第16-19页 |
| 2.1.1 感兴趣区域提取研究现状 | 第16-17页 |
| 2.1.2 医学图像感兴趣区域提取 | 第17-19页 |
| 2.2 常用图像特征 | 第19页 |
| 2.3 支持向量机基础 | 第19-21页 |
| 2.3.1 线性可分 | 第20页 |
| 2.3.2 线性不可分 | 第20-21页 |
| 2.4 分类评价指标 | 第21-22页 |
| 2.5 小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于感兴趣区域及HOG特征的眼前房角分级评估 | 第23-33页 |
| 3.1 眼前房角OCT图像特点 | 第23-24页 |
| 3.2 眼前房角图像ROI提取 | 第24-28页 |
| 3.2.1 图像分割过程分析 | 第25-27页 |
| 3.2.2 边缘检测过程分析 | 第27-28页 |
| 3.2.3 感兴趣区域提取过程分析 | 第28页 |
| 3.3 HOG特征提取 | 第28-30页 |
| 3.4 评估过程及结果分析 | 第30-32页 |
| 3.4.1 特征提取参数选择实验分析 | 第30-31页 |
| 3.4.2 分级评估及结果分析 | 第31-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于COHOG及其改进方法的眼前房角分级评估 | 第33-40页 |
| 4.1 COHOG方法介绍 | 第34-35页 |
| 4.2 改进的COHOG方法 | 第35-36页 |
| 4.3 PCA降维方法 | 第36-37页 |
| 4.4 评估过程及结果分析 | 第37-39页 |
| 4.4.1 特征提取参数选择过程及结果分析 | 第37-38页 |
| 4.4.2 分级评估及结果分析 | 第38-39页 |
| 4.5 小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于多特征的青光眼前房角OCT图像多级评估 | 第40-49页 |
| 5.1 特征选择 | 第41页 |
| 5.2 特征提取过程 | 第41-43页 |
| 5.2.1 梯度计算 | 第41-42页 |
| 5.2.2 EDGELET特征计算 | 第42-43页 |
| 5.3 特征融合与降维 | 第43-44页 |
| 5.3.1 特征融合方法概述 | 第43-44页 |
| 5.3.2 串行特征融合与降维 | 第44页 |
| 5.4 多类分类器设计 | 第44-45页 |
| 5.5 两级评估及结果分析 | 第45-46页 |
| 5.6 多级评估及结果分析 | 第46-48页 |
| 5.6.1 实验样本选取 | 第46-47页 |
| 5.6.2 多级评估结果 | 第47-48页 |
| 5.7 小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 本文总结 | 第49-50页 |
| 6.2 未来展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录 | 第57页 |
