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基于眼底相机的双波长视网膜血氧仪若干问题研究及应用

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第一章 绪论第14-35页
    1.1 视网膜血氧测量第14-15页
        1.1.1 视网膜血氧测量的研究背景和意义第14-15页
        1.1.2 视网膜血氧测量方法第15页
    1.2 视网膜血氧饱和度光谱测量方法原理第15-18页
        1.2.1 物理基础第16页
        1.2.2 血氧饱和度的计算第16-18页
    1.3 常见的活体视网膜血氧测量技术第18-27页
        1.3.1 基于眼底相机的多波长视网膜血氧测量技术第20-25页
        1.3.2 基于CSLO的多波长视网膜血氧测量技术第25-26页
        1.3.3 基于OCT的视网膜血氧测量技术第26-27页
    1.4 视网膜血氧测量应用研究进展第27-28页
    1.5 当前视网膜血氧测量存在的问题第28-32页
        1.5.1 血管直径和视网膜色素沉积第28-29页
        1.5.2 血氧标定第29-32页
        1.5.3 图像处理算法对视网膜血氧计算精度的影响第32页
    1.6 研究内容与结构安排第32-35页
第二章 基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统第35-50页
    2.1 在体视网膜血氧测量方案设计第35-37页
    2.2 双相机视网膜血氧测量模块设计第37-43页
        2.2.1 光学设计第37-41页
        2.2.2 双波长图像采集相机选型第41-42页
        2.2.3 在体视网膜血氧测量结构设计第42-43页
    2.3 基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统第43-45页
        2.3.1 血氧计算子系统第44-45页
    2.4 人眼双波长视网膜成像实验和血氧饱和度的初步计算第45-49页
    2.5 本章小结第49-50页
第三章 基于血管分割和视盘定位的双波长视网膜图像配准第50-62页
    3.1 理论基础第51-56页
        3.1.1 收敛指数滤波器介绍第51-52页
        3.1.2 互信息理论介绍第52-53页
            3.1.2.1 熵第52页
            3.1.2.2 条件熵第52页
            3.1.2.3 联合熵第52-53页
            3.1.2.4 互信息第53页
        3.1.3 基于互信息的双波长视网膜图像配准第53-55页
            3.1.3.1 联合直方图第54页
            3.1.3.2 PV插值第54-55页
        3.1.4 基于Hessian矩阵的血管分割第55-56页
    3.2 算法介绍第56-58页
        3.2.1 基于血管分割和视盘定位的双波长图像配准第56-58页
            3.2.1.1 血管分割第57页
            3.2.1.2 血管移除第57-58页
            3.2.1.3 初步视盘中心定位第58页
            3.2.1.4 基于收敛指数滤波器的精确视盘定位第58页
            3.2.1.5 基于互信息的双波长图像配准第58页
    3.3 实验结果第58-59页
    3.4 讨论第59-61页
    3.5 本章小结第61-62页
第四章 基于相机标定的双波长图像配准第62-77页
    4.1 理论基础第63-66页
        4.1.1 图像畸变校正第63页
        4.1.2 摄像系统内参数标定第63页
        4.1.3 摄像系统标定原理第63-66页
        4.1.4 双摄像模块的仿射配准原理第66页
    4.2 双波长视网膜图像位置偏差的原因分析第66-67页
    4.3 基于相机标定的双波长图像配准第67-75页
        4.3.1 基于标定板的参数测量第67-70页
        4.3.2 双波长视网膜图像配准第70-71页
        4.3.3 配准结果评估第71-75页
    4.4 讨论第75页
    4.5 本章小结第75-77页
第五章 混合泊松高斯去噪及其噪声对血氧计算的影响第77-91页
    5.1 双波长视网膜图像噪声类型第78页
    5.2 算法介绍第78-84页
        5.2.1 混合泊松高斯噪声参数估计第79-80页
        5.2.2 双边滤波第80-81页
        5.2.3 双域滤波第81-83页
            5.2.3.1 联合双边滤波第81-82页
            5.2.3.2 短时傅里叶变换第82页
            5.2.3.3 小波收缩第82-83页
        5.2.4 方差稳定性变换第83-84页
    5.3 实验结果第84-85页
        5.3.1 双波长视网膜图像噪声估计第84-85页
        5.3.2 双波长视网膜图像去噪结果第85页
    5.4 评估第85-90页
        5.4.1 图像质量评估第85-86页
        5.4.2 噪声对血氧计算的影响第86-90页
    5.5 本章小结第90-91页
第六章 基于多模图像的混合泊松高斯去噪第91-104页
    6.1 算法介绍第91-95页
        6.1.1 参数估计第91-92页
        6.1.2 多模图像交叉双域滤波第92-95页
            6.1.2.1 时域交叉双边带滤波第92-93页
            6.1.2.2 频域小波收缩第93-95页
        6.1.3 方差稳定性变换第95页
    6.2 实验结果第95-97页
        6.2.1 双波长视网膜图像参数估计第95-97页
        6.2.2 双波长视网膜图像去噪结果第97页
    6.3 评估第97-102页
        6.3.1 多模图像仿真结果第97-98页
        6.3.2 图像质量评估第98-100页
        6.3.3 血氧饱和度计算精度对比第100-102页
    6.4 本章小结第102-104页
第七章 视网膜血氧仪在糖尿病患者中的初步临床应用第104-112页
    7.1 实验目的第105页
    7.2 实验方法第105-106页
        7.2.1 实验对象第105页
        7.2.2 实验流程第105-106页
        7.2.3 统计学方法第106页
    7.3 实验结果第106-110页
        7.3.1 不同性别之间的比较第108页
        7.3.2 不同年龄段之间的比较第108页
        7.3.3 不同病程之间的比较第108页
        7.3.4 糖尿病组与健康对照组之间的比较第108-110页
        7.3.5 可靠性和可重复性第110页
    7.4 讨论第110-111页
    7.5 本章小结第111-112页
第八章 全文总结与展望第112-116页
    8.1 论文主要内容与结论第112-113页
    8.2 论文主要创新点第113-114页
    8.3 后续工作展望第114-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-128页
攻读博士学位期间取得的成果第128页

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