视网膜病变相干光断层成像中的分割算法研究

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题研究的目的和意义

1．2国内外研究进展及现状

1．3本文研究内容与创新点

1．3．1本文的研究内容

1．3．2本文的创新点

1．4论文章节安排

第2章相关技术

2．1 Dijkstra算法

2．2卷积神经网络

2．3 U-net分割网络

第3章基于带回溯的最短路径的病变视网膜OCT图像层分割方法

3．1传统最短路径算法与短路问题

3．2带回溯最短路径的病变OCT图像视网膜层分割方法

3．2．1权重计算

3．2．2回溯与方向一致性损失

3．2．3初始化视网膜层终点与层边界检测

3．3实验结果和分析

3．3．1数据集与预处理

3．3．2比较方法与评价指标

3．3．3实验结果

3．3．4方法中相关参数的影响

3．4正常OCT图像的实验结果

3．5本章小结

第4章病变视网膜OCT图像中液体区域分割研究

4．1基于图像块的CNN液体区域分割研究

4．1．1基于图像块的CNN液体区域分割方法

4．1．2基于块的CNN液体区域分割结果

4．2基于改进U-NET的液体区域分割

4．2．1网络结构

4．2．2注意力门结构

4．2．3网络损失

4．2．4实验对比方法与评价指标

4．2．5不同设备扫描图实验结果

4．2．6不同方法对比实验结果

4．2．7消融实验

4．3本章小结

第5章结论与展望

致谢

参考文献

附录