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 |