面向视网膜病变图像硬性渗出物识别的应用研究



面向视网膜病变图像硬性渗出物识别的应用研究

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面向视网膜病变图像硬性渗出物识别的应用研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 研究背景与意义	第8-9页
1.2 相关医学基础理论	第9-11页
1.2.1 人眼	第9-10页
1.2.2 视网膜的生理结构与功能	第10-11页
1.3 糖尿病视网膜病变及病变特征	第11-13页
1.3.1 发病机制与发病率	第11-12页
1.3.2 病变分期与诊断	第12-13页
1.4 国内外研究现状	第13-14页
1.4.1 国内外眼底识别方面的研究	第13页
1.4.2 国内外渗出物识别的研究现状	第13-14页
1.5 本文主要研究内容及难点	第14-15页
1.6 论文结构安排	第15-16页
2 图像预处理	第16-25页
2.1 图像表示	第16-17页
2.2 颜色空间转换	第17-19页
2.3 图像去噪	第19-20页
2.4 基于CLAHE算法的图像增强	第20-24页
2.5 本章小结	第24-25页
3 基于一维最大熵分割算法的视盘分割	第25-28页
3.1 概述	第25页
3.2 一维最大熵阈值分割法	第25页
3.3 视盘定位	第25-27页
3.4 本章小结	第27-28页
4 硬性渗出物特征提取	第28-38页
4.1 特征提取方案	第28页
4.2 特征描绘	第28-36页
4.3 特征标准化	第36-37页
4.4 本章小结	第37-38页
5 硬性渗出物识别方法	第38-46页
5.1 贝叶斯识别算法	第38-42页
5.1.1 贝叶斯分类决策理论	第38-39页
5.1.2 极大似然估计	第39页
5.1.3 朴素贝叶斯分类方法	第39-42页
5.2 支持向量机识别算法	第42-44页
5.2.1 一个线性分类器的简单例子	第42页
5.2.2 线性可分svm	第42-44页
5.2.3 线性不可分svm	第44页
5.3 识别结果的评价方法	第44-45页
5.4 本文硬性渗出物识别思路设计	第45页
5.5 本章小结	第45-46页
6 仿真结果与分析	第46-56页
6.1 仿真数据来源	第46-48页
6.2 连续特征离散化	第48-49页
6.3 特征选择	第49-50页
6.4 仿真结果与分析	第50-55页
6.4.1 仿真结果 1：朴素贝叶斯识别结果	第50-52页
6.4.2 仿真结果 2：支持向量机识别结果	第52-53页
6.4.3 结果分析	第53-55页
6.5 本章小结	第55-56页
7 结论与展望	第56-58页
7.1 总结	第56-57页
7.2 进一步展望	第57-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-63页
附录	第63页
A. 作者在攻读硕士学位期间所参加的科研成果目录	第63页
B. 作者在攻读学位期间取得的奖学金	第63页

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