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基于彩色视网膜图像的眼底病相关目标检测方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-30页
    1.1 研究目的及意义第14-15页
    1.2 眼底病相关目标第15-17页
    1.3 国内外研究现状及分析第17-27页
        1.3.1 血管分割第17-19页
        1.3.2 视盘定位与分割第19-22页
        1.3.3 中央凹检测第22-24页
        1.3.4 眼底病变检测第24-27页
    1.4 课题来源及主要研究内容第27-30页
        1.4.1 课题来源第27页
        1.4.2 主要研究内容第27-28页
        1.4.3 论文结构与章节安排第28-30页
第2章 基于迭代测地时间和相位一致性的血管分割第30-48页
    2.1 问题描述第30页
    2.2 基于迭代测地时间的血管分割第30-36页
        2.2.1 预处理第30-32页
        2.2.2 θ-方向线检测算子第32-33页
        2.2.3 迭代测地时间变换第33-36页
    2.3 基于相位一致性的血管分割第36-41页
        2.3.1 相位一致性第37-38页
        2.3.2 血管似然度第38-39页
        2.3.3 全连接条件随机场第39-41页
    2.4 实验与分析第41-47页
        2.4.1 数据库与评价标准第41-42页
        2.4.2 视网膜血管实验与分析第42-47页
    2.5 本章小结第47-48页
第3章 基于方向和变分模型的视盘定位与分割第48-86页
    3.1 问题描述第48页
    3.2 基于方向模型的视盘定位第48-63页
        3.2.1 方向模型第48-50页
        3.2.2 全局方向模型第50-56页
        3.2.3 局部方向模型第56-59页
        3.2.4 混合方向模型第59-63页
    3.3 基于多能量变分模型的视盘分割第63-70页
        3.3.1 基于相位信息的边界能量第65-66页
        3.3.2 基于PCA的形状能量第66-68页
        3.3.3 区域能量第68-70页
    3.4 实验与分析第70-85页
        3.4.1 数据库与评价标准第70-71页
        3.4.2 视盘定位实验与分析第71-75页
        3.4.3 视盘分割实验与分析第75-85页
    3.5 本章小结第85-86页
第4章 基于多特征模型的中央凹检测第86-104页
    4.1 问题描述第86页
    4.2 融合多特征的中央凹检测第86-98页
        4.2.1 全局先验特征提取第87-89页
        4.2.2 局部先验特征提取第89-91页
        4.2.3 深度特征提取第91-96页
        4.2.4 融合多特征的中央凹检测模型第96-98页
    4.3 实验与分析第98-103页
        4.3.1 数据库与评价标准第98-100页
        4.3.2 不同特征中央凹检测实验与分析第100-101页
        4.3.3 融合多特征中央凹检测实验与分析第101-103页
    4.4 本章小结第103-104页
第5章 基于梯度和视觉注意模型的病变检测第104-128页
    5.1 问题描述第104页
    5.2 基于梯度向量分析的微动脉瘤检测第104-115页
        5.2.1 候选微动脉瘤提取第104-113页
        5.2.2 候选微动脉瘤分类第113-115页
    5.3 基于视觉注意模型的多病变检测第115-118页
        5.3.1 异常区域显著性计算第115-117页
        5.3.2 返回抑制建模第117-118页
        5.3.3 多类型病变检测第118页
    5.4 实验与分析第118-127页
        5.4.1 数据库与评价标准第118-119页
        5.4.2 微动脉瘤检测与识别实验与分析第119-126页
        5.4.3 多病变检测实验与分析第126-127页
    5.5 本章小结第127-128页
结论第128-130页
参考文献第130-148页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第148-151页
致谢第151-152页
个人简历第152页

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