1. 研究目的与意义
背景：眼部疾病会伴随患者眼部的疼痛，导致患者生活质量下降，甚至产生抑郁等心里疾病，如干眼症，隐形眼镜错误佩戴，过敏性角膜或结膜炎甚至滴眼液使用不佳都可能导致眼部角膜损伤。目前角膜染色是评估眼表完整性的有效方法，利用了荧光素其中的染色特性，通过判断染色程度来判断角膜损伤的严重性。染色在眼科众多检查中尤为重要，角膜染色是最常用的检查角膜损害的方法之一，有助于准确判断角膜炎症或角膜损伤的程度，以指导用药和观察疗效。matlab数字图像分析技术能够进行图像处理，识别其中细微的染色区域，从而来判断损伤程度。尽管客观的角膜染色评估对于记录病理学，监测治疗反应和研究干预的比较是重要的，但它尚未开发用于临床实践。
目的：借用matlab数字图像分析技术来判断角膜损伤程度，可以快速有效的给出判别的结果并给出量化的数据，简单化快速化医疗手段，减少诊断时间，让病人能够清楚明了角膜的损伤程度。目前处理单个图像从加载到得到准确结论所花费的时间只需要10s左右，而原来医生通过裂隙灯检查的方法受主观影响太大且花费时间远比数字图像分析法要长的多。使用matlab数字图像分析技术来分析的染色角膜图像可以它可以提供更多比病理更加客观的和可依赖的评估报告，并且它可以检测眼病变中的细微异常，它能够独立于医生的能力水平，并且促进医疗领域的数字化发展和图像处理技术的多元化发展。
意义：本次毕业设计将运用matlab数字图像分析技术对染色角膜图像进行处理分析，通过图像预处理，图像降噪，图像增强，角膜识别，角膜分割，计算着染点的数量，根据设计的评分标准来评分判定。从而实现角膜损伤的自动判断，简化快速化诊断方法，提高角膜损伤诊断的准确率和客观性。
2. 研究内容和预期目标
角膜损伤是干眼病的重要表现，目前常用染色法评判损伤的程度，然而人工判断存在经验差异的误差，无法客观判断。本课题要求基于染色角膜图像，运用图像处理的方法识别角膜损伤的程度，并进行客观评价。本毕业设计采用图像处理方法可以精细地检测角膜损伤，相比临床医生会更加敏感地检测到着染点，这种客观的数字图像分析评价算法与传统的主观临床分级量表具有良好的相关性，也表现出很好的可靠性。
研究内容：
1. 设计角膜损伤诊断评分方案。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
·对图像采用两种方法进行处理，比较处理结果取均值。
·首先对图像进行预处理，采用中值滤波对图像进行去噪处理，用直方图均衡化，使图像对比度增加，有利于扩大前景与背景的区别，角膜的轮廓得以更加分明，灰度得以修正。
4. 参考文献
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[7]刘爱林，李翔，王修信.快速虹膜图像眼睑分割方法[j]. 工程图学学报，2009，4(15):
137-139.
5. 计划与进度安排
2.20--3.12，熟悉课题背景，查阅中英文资料，完成毕设开题。
3.13--4.30，开展课题内容，完成课题的主要实验工作和程序调试。
5.01--5.20，撰写毕设论文初稿并完成中英文翻译。
