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文檔簡介
1、醫(yī)學(xué)眼底圖像處理是目前最熱門的醫(yī)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)合的研究領(lǐng)域之一。眼底圖像主要用于輔助臨床醫(yī)師檢查視網(wǎng)膜出現(xiàn)的異常或病變,并能預(yù)測可能發(fā)生的早期糖尿病,因此眼底常常被眼科醫(yī)生稱為“檢目鏡”。一張由眼底照相機(jī)采集的典型眼底圖像包含視神經(jīng)盤(OD)、視網(wǎng)膜血管、中央凹(fovea)等主要結(jié)構(gòu)特征。
本論文主要進(jìn)行醫(yī)學(xué)眼底圖像視神經(jīng)盤定位和配準(zhǔn)的解決方案的研究,在對眼底圖像處理技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上,著重于研發(fā)兼顧高準(zhǔn)確率和高效率
2、的算法及系統(tǒng),具有實(shí)際的應(yīng)用價值。本文的主要工作如下。
第一,對眼底圖像視神經(jīng)盤定位算法進(jìn)行了詳細(xì)研究,以線性算子作為特征識別模板構(gòu)造三段式分類器,使用統(tǒng)一的極坐標(biāo)圓形卷積核來增強(qiáng)定位識別能力,并使用下采樣算法來優(yōu)化算法效率,通過高灰階局部直方圖均衡化和區(qū)域分割來優(yōu)化算法準(zhǔn)確率。改進(jìn)后的定位算法用于TopCon的眼底圖庫能獲得94%的高準(zhǔn)確率。
第二,針對多模眼底圖像的具體特征,基于互信息理論提出了一套高效配準(zhǔn)的解決
3、方案。利用本文提出的視神經(jīng)盤定位技術(shù)來提取ROI作為配準(zhǔn)輸入,不僅巧妙地避免了彩色圖像和IR圖像特征差異過大造成的信息干擾,而且有效減少了計(jì)算規(guī)模,同時提高了眼底圖像配準(zhǔn)的效率和準(zhǔn)確率。
第三,使用多核CPU和GPU并行技術(shù)對算法進(jìn)一步加速,取得了明顯的效果。本文使用OpenCL作為異構(gòu)并行計(jì)算平臺,改進(jìn)后的視神經(jīng)盤定位算法執(zhí)行速率高達(dá)0.05秒,加速比達(dá)到2636倍,滿足實(shí)時處理的需求;配準(zhǔn)速率也達(dá)到1.86秒,相對于通常配
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