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| 眼科图像处理及计算机辅助诊断 |
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作者：李慧琦 文章来源：北京理工大学 点击数：361 更新时间：2012/9/13 
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目的 医学影像是眼科临床诊断的重要手段之一。白内障是世界上引起失明的最主要眼病，目前人工诊断分级存在着主观性的问题。建立一种客观、准确地评估白内障的方法对于防盲治盲工作十分重要。计算机图像处理具有客观性、可量化性、重复性好等优势，本文重点研究晶状体图像的混浊度检测和白内障计算机辅助诊断的方法。
方法 研究开发了一个基于裂隙灯图像的核性白内障的自动分级系统，提出了在裂隙灯图像中应用ASM（Active Shape Model）方法进行晶状体区域分割的算法，再应用SVM支持向量机学习的方法对核性白内障的分级系统进行建模。研究开发了用于诊断皮质性和后囊下白内障的后照明图像计算机辅助诊断系统。系统包括ROI兴趣区域检测、浑浊度检测、浑浊度分类和浑浊度测量等研究算法。也研究开发了眼底图中视盘检测和血管检测的图像处理算法。
结果 应用临床数据对所开发的计算机辅助诊断系统进行了验证。其中应用五千多幅裂隙灯图像对核性白内障自动分级系统进行了验证。分别应用四千多幅和五百多幅后照明图像对皮质性白内障自动诊断系统和后囊下白内障浑浊度检测系统进行了验证。眼底图中的视盘检测和血管检测算法也取得了良好效果。
结论 本文研究了医学图像处理和计算机辅助诊断在眼科图像中的应用。研究开发了基于图像的核性白内障、皮质性白内障、后囊下白内障的计算机辅助诊断系统，并用大量临床数据对系统性能进行了验证。实验证明计算机辅助诊断系统有助于眼科的临床诊断和研究工作。 |
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