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慢性病信息管理系统中视网膜图像的互操作性及其血管网络定量分析研究

缩略语第6-8页
摘要第8-11页
Abstract第11-13页
第一章 引言第14-22页
    1.1 研究背景、研究现状及研究意义第14-17页
    1.2 研究方法与步骤第17-19页
        1.2.1 视网膜图像Web-PACS的架构与DICOM-SR的设计第17页
        1.2.2 视网膜血管分割与动静脉分类第17-18页
        1.2.3 视网膜血管迂曲度定量分析第18页
        1.2.4 视网膜血管宽度定量分析第18-19页
        1.2.5 视网膜血管空间定量分析第19页
    1.3 本文章节安排第19-20页
    1.4 本文的创新第20-22页
第二章 视网膜图像Web-PACS的架构与DICOM-SR的设计第22-32页
    2.1 概述第22-23页
    2.2 材料与方法第23-28页
        2.2.1 基于B/S的视网膜图像Web-PACS的架构第23-24页
        2.2.2 视网膜血管图像的DICOM-SR的设计第24-27页
        2.2.3 基于WADO协议的视网膜图像与报告传输第27-28页
    2.3 结果第28-30页
        2.3.1 视网膜图像Web-PACS第28-29页
        2.3.2 视网膜图像DICOM-SR的访问与显示第29-30页
    2.4 讨论与小结第30-32页
第三章 视网膜血管的分割与动静脉分类第32-51页
    3.1 概述第32-34页
    3.2 材料与方法第34-44页
        3.2.1 视网膜血管的分割第35-39页
        3.2.2 血管动静脉分类第39-44页
    3.3 结果第44-48页
        3.3.1 视网膜血管分割结果第44-46页
        3.3.2 视网膜血管动静脉分类结果第46-48页
    3.4 讨论与小结第48-51页
第四章 视网膜血管的迂曲度定量分析第51-59页
    4.1 概述第51-52页
    4.2 材料和方法第52-55页
        4.2.1 研究数据与实验环境第52页
        4.2.2 基于血管中心线的迂曲度定量分析第52-53页
        4.2.3 模型测试第53-54页
        4.2.4 视网膜血管图像测试第54-55页
    4.3 结果第55-58页
        4.3.1 模型测试结果第55-57页
        4.3.2 视网膜血管测试结果第57-58页
    4.4 讨论与小结第58-59页
第五章 视网膜血管宽度定量分析第59-72页
    5.1 概述第59-61页
    5.2 材料与方法第61-69页
        5.2.1 研究数据与实验环境第61页
        5.2.2 基于视网膜血管横断面灰度曲线的宽度定量分析第61-65页
        5.2.3 基于图像形态学的血管宽度自动定量分析第65-69页
    5.3 结果第69-70页
        5.3.1 血管宽度模型测量结果第69页
        5.3.2 不同宽度模型的比较第69-70页
    5.4 讨论与小结第70-72页
第六章 视网膜血管树的拓扑建模与空间定量分析第72-87页
    6.1 概述第72-73页
    6.2 材料和方法第73-78页
        6.2.1 基于整幅视网膜图像的视网膜血管定量分析第73-74页
        6.2.2 以OD为中心的不同ROI区域内视网膜血管形态定量分析第74-75页
        6.2.3 结合视网膜血管拓扑层次的视网膜血管形态定量分析第75-78页
    6.3 结果第78-85页
        6.3.1 糖尿病患者视网膜血管整体形态改变第78-79页
        6.3.2 高血压患者眼底以OD为中心的不同ROI区域血管宽度改变第79-83页
        6.3.3 不同拓扑层次的糖尿病患者眼底血管迂曲度改变第83-85页
    6.4 讨论与小结第85-87页
第七章 总结与展望第87-90页
    7.1 工作总结第87-88页
    7.2 研究展望第88-90页
参考文献第90-103页
在读期间的研究成果第103-104页
致谢第104-105页

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