基于SVM的视网膜OCT图像IS/OS缺失检测

【摘要】据统计，人类所获取的各种信息中，大约有80%属于视觉信息。随着全球人口老龄化的深入和生活方式的改变，眼科疾病患者人数不断增加、患病模式不断改变。光学相干断层扫描（opticalcoherencetomography，OCT），通过对视网膜组织进行高分辨成像，大大提高了医生对患者视网膜形态诊断的准确性。但三维OCT数据蕴含大量的信息，如果结合医生的实际临床需求，提取出有用信息，将极大地提高医生临床的诊断效果和效率。视网膜内外节（innersegment/outersegment，IS/OS）是视网膜光感受器细胞的主要聚集区域，多种视网膜疾病的发生发展都会对IS/OS的联接产生影响，并且视网膜IS/OS的完整性与视力存在着一定的关系。本文提出了一种频域OCT（spectraldomainopticalcoherencetomography，SD-OCT）视网膜图像的IS/OS缺失自动检测方法。方法分为预处理、训练测试和结果显示与分析三个部分。首先对获得的OCT图像进行视网膜11表面的分层处理，完成金标准的标定工作。接着对9组OCT数据提取了归一化的灰度值、13个方向绝对差、块均值等共计28个特征，完成对OCT图像的特征提取工作。训练阶段按照5:1的比例完成训练集的构建，在测试阶段采用留一法对测试集进行逐一测试。本文所提方法的主要创新点是利用了支持向量机（supportvectormachine，SVM），对三维视网膜图像的以中心凹为中心、直径1mm区域进行了IS/OS缺失的自动检测。实验结果显示，9组数据的平均准确性为82.66%，这在一定程度上表明了本文提出的方法是可行的。
【作者】王莉芸；
【导师】陈新建；
【作者基本信息】苏州大学，电子与通信工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】视网膜内/外节层；缺失检测；支持向量机；

【参考文献】
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