基于眼底相机的双波长视网膜血氧仪若干问题研究及应用
发布时间：2023-10-17 18:46
基于商业眼底相机的双波长视网膜血氧仪,在获取视网膜结构图像的同时获得视网膜血管功能信息,可以为生命科学相关研究、眼底相关疾病的诊断提供有力工具。但是,双波长图像存在位置偏移、双波长图像采集系统存在图像噪声等,这些因素严重影响了视网膜血氧饱和度的测量精度和测量速度,限制了基于眼底相机的双波长视网膜血氧仪的临床应用。为了解决上述问题,本文设计了基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统,包括图像采集子系统和血氧计算子系统:通过对传统视网膜图像配准算法进行改进,提出一种新的基于血管分割和视盘定位的视网膜图像配准算法。通过分析双波长图像出现位置偏移的根本原因,进一步提出了基于相机标定的双波长图像配准方法。通过对图像噪声进行分析和参数估计,改进合适的去噪算法对其去噪,从图像质量和血氧饱和度精度两方面来评价去噪算法,最终完成双波长视网膜血氧饱和度的测量。具体的工作如下:(1)为了测量视网膜血氧饱和度,设计了一种以商业眼底相机为平台的双波长视网膜血氧测量系统。该系统将商业眼底相机输出的视网膜像进行二次成像,同时采集含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段和非等吸收波段图像。对获取的双波长图像进行图像配准、...
【文章页数】：128 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 视网膜血氧测量
1.1.1 视网膜血氧测量的研究背景和意义
1.1.2 视网膜血氧测量方法
1.2 视网膜血氧饱和度光谱测量方法原理
1.2.1 物理基础
1.2.2 血氧饱和度的计算
1.3 常见的活体视网膜血氧测量技术
1.3.1 基于眼底相机的多波长视网膜血氧测量技术
1.3.2 基于CSLO的多波长视网膜血氧测量技术
1.3.3 基于OCT的视网膜血氧测量技术
1.4 视网膜血氧测量应用研究进展
1.5 当前视网膜血氧测量存在的问题
1.5.1 血管直径和视网膜色素沉积
1.5.2 血氧标定
1.5.3 图像处理算法对视网膜血氧计算精度的影响
1.6 研究内容与结构安排
第二章 基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统
2.1 在体视网膜血氧测量方案设计
2.2 双相机视网膜血氧测量模块设计
2.2.1 光学设计
2.2.2 双波长图像采集相机选型
2.2.3 在体视网膜血氧测量结构设计
2.3 基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统
2.3.1 血氧计算子系统
2.4 人眼双波长视网膜成像实验和血氧饱和度的初步计算
2.5 本章小结
第三章 基于血管分割和视盘定位的双波长视网膜图像配准
3.1 理论基础
3.1.1 收敛指数滤波器介绍
3.1.2 互信息理论介绍
3.1.2.1 熵
3.1.2.2 条件熵
3.1.2.3 联合熵
3.1.2.4 互信息
3.1.3 基于互信息的双波长视网膜图像配准
3.1.3.1 联合直方图
3.1.3.2 PV插值
3.1.4 基于Hessian矩阵的血管分割
3.2 算法介绍
3.2.1 基于血管分割和视盘定位的双波长图像配准
3.2.1.1 血管分割
3.2.1.2 血管移除
3.2.1.3 初步视盘中心定位
3.2.1.4 基于收敛指数滤波器的精确视盘定位
3.2.1.5 基于互信息的双波长图像配准
3.3 实验结果
3.4 讨论
3.5 本章小结
第四章 基于相机标定的双波长图像配准
4.1 理论基础
4.1.1 图像畸变校正
4.1.2 摄像系统内参数标定
4.1.3 摄像系统标定原理
4.1.4 双摄像模块的仿射配准原理
4.2 双波长视网膜图像位置偏差的原因分析
4.3 基于相机标定的双波长图像配准
4.3.1 基于标定板的参数测量
4.3.2 双波长视网膜图像配准
4.3.3 配准结果评估
4.4 讨论
4.5 本章小结
第五章 混合泊松高斯去噪及其噪声对血氧计算的影响
5.1 双波长视网膜图像噪声类型
5.2 算法介绍
5.2.1 混合泊松高斯噪声参数估计
5.2.2 双边滤波
5.2.3 双域滤波
5.2.3.1 联合双边滤波
5.2.3.2 短时傅里叶变换
5.2.3.3 小波收缩
5.2.4 方差稳定性变换
5.3 实验结果
5.3.1 双波长视网膜图像噪声估计
5.3.2 双波长视网膜图像去噪结果
5.4 评估
5.4.1 图像质量评估
5.4.2 噪声对血氧计算的影响
5.5 本章小结
第六章 基于多模图像的混合泊松高斯去噪
6.1 算法介绍
6.1.1 参数估计
6.1.2 多模图像交叉双域滤波
6.1.2.1 时域交叉双边带滤波
6.1.2.2 频域小波收缩
6.1.3 方差稳定性变换
6.2 实验结果
6.2.1 双波长视网膜图像参数估计
6.2.2 双波长视网膜图像去噪结果
6.3 评估
6.3.1 多模图像仿真结果
6.3.2 图像质量评估
6.3.3 血氧饱和度计算精度对比
6.4 本章小结
第七章 视网膜血氧仪在糖尿病患者中的初步临床应用
7.1 实验目的
7.2 实验方法
7.2.1 实验对象
7.2.2 实验流程
7.2.3 统计学方法
7.3 实验结果
7.3.1 不同性别之间的比较
7.3.2 不同年龄段之间的比较
7.3.3 不同病程之间的比较
7.3.4 糖尿病组与健康对照组之间的比较
7.3.5 可靠性和可重复性
7.4 讨论
7.5 本章小结
第八章 全文总结与展望
8.1 论文主要内容与结论
8.2 论文主要创新点
8.3 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果
本文编号：3854809
【文章页数】：128 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 视网膜血氧测量
1.1.1 视网膜血氧测量的研究背景和意义
1.1.2 视网膜血氧测量方法
1.2 视网膜血氧饱和度光谱测量方法原理
1.2.1 物理基础
1.2.2 血氧饱和度的计算
1.3 常见的活体视网膜血氧测量技术
1.3.1 基于眼底相机的多波长视网膜血氧测量技术
1.3.2 基于CSLO的多波长视网膜血氧测量技术
1.3.3 基于OCT的视网膜血氧测量技术
1.4 视网膜血氧测量应用研究进展
1.5 当前视网膜血氧测量存在的问题
1.5.1 血管直径和视网膜色素沉积
1.5.2 血氧标定
1.5.3 图像处理算法对视网膜血氧计算精度的影响
1.6 研究内容与结构安排
第二章 基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统
2.1 在体视网膜血氧测量方案设计
2.2 双相机视网膜血氧测量模块设计
2.2.1 光学设计
2.2.2 双波长图像采集相机选型
2.2.3 在体视网膜血氧测量结构设计
2.3 基于眼底相机的双波长视网膜血氧测量系统
2.3.1 血氧计算子系统
2.4 人眼双波长视网膜成像实验和血氧饱和度的初步计算
2.5 本章小结
第三章 基于血管分割和视盘定位的双波长视网膜图像配准
3.1 理论基础
3.1.1 收敛指数滤波器介绍
3.1.2 互信息理论介绍
3.1.2.1 熵
3.1.2.2 条件熵
3.1.2.3 联合熵
3.1.2.4 互信息
3.1.3 基于互信息的双波长视网膜图像配准
3.1.3.1 联合直方图
3.1.3.2 PV插值
3.1.4 基于Hessian矩阵的血管分割
3.2 算法介绍
3.2.1 基于血管分割和视盘定位的双波长图像配准
3.2.1.1 血管分割
3.2.1.2 血管移除
3.2.1.3 初步视盘中心定位
3.2.1.4 基于收敛指数滤波器的精确视盘定位
3.2.1.5 基于互信息的双波长图像配准
3.3 实验结果
3.4 讨论
3.5 本章小结
第四章 基于相机标定的双波长图像配准
4.1 理论基础
4.1.1 图像畸变校正
4.1.2 摄像系统内参数标定
4.1.3 摄像系统标定原理
4.1.4 双摄像模块的仿射配准原理
4.2 双波长视网膜图像位置偏差的原因分析
4.3 基于相机标定的双波长图像配准
4.3.1 基于标定板的参数测量
4.3.2 双波长视网膜图像配准
4.3.3 配准结果评估
4.4 讨论
4.5 本章小结
第五章 混合泊松高斯去噪及其噪声对血氧计算的影响
5.1 双波长视网膜图像噪声类型
5.2 算法介绍
5.2.1 混合泊松高斯噪声参数估计
5.2.2 双边滤波
5.2.3 双域滤波
5.2.3.1 联合双边滤波
5.2.3.2 短时傅里叶变换
5.2.3.3 小波收缩
5.2.4 方差稳定性变换
5.3 实验结果
5.3.1 双波长视网膜图像噪声估计
5.3.2 双波长视网膜图像去噪结果
5.4 评估
5.4.1 图像质量评估
5.4.2 噪声对血氧计算的影响
5.5 本章小结
第六章 基于多模图像的混合泊松高斯去噪
6.1 算法介绍
6.1.1 参数估计
6.1.2 多模图像交叉双域滤波
6.1.2.1 时域交叉双边带滤波
6.1.2.2 频域小波收缩
6.1.3 方差稳定性变换
6.2 实验结果
6.2.1 双波长视网膜图像参数估计
6.2.2 双波长视网膜图像去噪结果
6.3 评估
6.3.1 多模图像仿真结果
6.3.2 图像质量评估
6.3.3 血氧饱和度计算精度对比
6.4 本章小结
第七章 视网膜血氧仪在糖尿病患者中的初步临床应用
7.1 实验目的
7.2 实验方法
7.2.1 实验对象
7.2.2 实验流程
7.2.3 统计学方法
7.3 实验结果
7.3.1 不同性别之间的比较
7.3.2 不同年龄段之间的比较
7.3.3 不同病程之间的比较
7.3.4 糖尿病组与健康对照组之间的比较
7.3.5 可靠性和可重复性
7.4 讨论
7.5 本章小结
第八章 全文总结与展望
8.1 论文主要内容与结论
8.2 论文主要创新点
8.3 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果
本文编号：3854809
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