【摘 要】
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糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病的高度特异性血管并发症,DR会导致眼睛出现异常,从而导致视力下降,严重会导致视网膜脱离而完全丧失视力。近年来,频域光学相干断层技术（SD-OCT）在成像速度、分辨率方面产生了根本性突破,它能清楚地显示十八层视网膜结构,且扫描速度快,能在短时间内采集数百幅高分辨率层析图像,对医学成像具有重要意义,已成为眼科医生诊断眼底疾病的重要工具。本文利用图像处理和分析的方法,对
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糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病的高度特异性血管并发症,DR会导致眼睛出现异常,从而导致视力下降,严重会导致视网膜脱离而完全丧失视力。近年来,频域光学相干断层技术（SD-OCT）在成像速度、分辨率方面产生了根本性突破,它能清楚地显示十八层视网膜结构,且扫描速度快,能在短时间内采集数百幅高分辨率层析图像,对医学成像具有重要意义,已成为眼科医生诊断眼底疾病的重要工具。本文利用图像处理和分析的方法,对SD-OCT糖网图像中的病变进行分割研究,包含以下两个研究内容:（1）提出了一种基于图像增强和改进3D U-Net的高反射信号自动分割方法。首先对图像进行预处理,利用双边滤波算法得到去噪图像,同时通过增强算法增强图像中的高反射信号得到增强图像。然后用三个不同的二维空洞卷积替换3D U-Net编码器路径最后一层的标准三维卷积,通过提取三维和二维特征,获得比其他模型更强的特征表示。最后将去噪图像和增强图像分别作为改进3D U-Net输入的第一通道和第二通道进行训练和测试,分割出完整的高反射信号。实验结果表明,本章提出的方法能够准确地将SD-OCT糖网图像中的高反射信号分割出来。（2）提出了一种基于灰度异常概率的无监督浆液性神经上皮层脱离（NRD）的自动分割方法。首先,对正常图像进行层分割,统计得到正常图像的层间灰度的均值和标准差,并进行高斯拟合得到灰度分布函数。然后对于测试图像,借助层分割和正常的层间灰度分布函数,通过检测像素的灰度异常得到概率图并进行阈值化得到初步分割结果,代替人工标注作为DUNet训练的标签,通过网络训练学习优化分割结果。最后利用全连接条件随机场对网络的输出进一步优化,提高分割效果。实验结果表明,本章提出的方法能够将SD-OCT视网膜图像中的NRD准确地分割出来,能更好地辅助临床诊断。
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