1. 研究目的与意义
研究背景：
光学相干断层扫描技术（optical coherence tomography，简称oct）是近些年来迅速发展起來的一种新的光学成像诊断技术，具有高分辨率、非接触性等优点，可以在视神经头和黄斑部对视网膜进行高分辨率成像，经过oct测量仪检查得到的oct眼底图像能够清楚地展现视网膜功能信息与眼底结构，被广泛应用于视网膜结构检查及辅助治疗等各方面。
经医学研究表明，对视网膜层总厚度和其中一些特定层，诸如视网膜神经纤维层(rnfl，retinal never fiber layer）、视网膜色素上皮（rpe）层厚度的定量测量及变化可以成为黄斑病变、青光眼、糖尿病视网膜病变等眼科疾病发病的诊断。医生对视网膜进行人工分层既耗时又不能精确到像素量级，因此，医生们面对海量数据迫切需要一种高效视网膜oct图像分层方法，可以有效提升分层效率及分层精度。
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2. 研究内容和预期目标
研究内容：
主要研究的是对oct断层扫描仪获得的视网膜图像进行层分割。利用高斯滤波方法减少视网膜oct图像中受噪声和血管的影响，再使用糅合几类聚类算法，利用视网膜oct图像的特征实现视网膜oct图像的分割，并对分割算法的性能做出分析。
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3. 研究的方法与步骤
本课题拟通过以下步骤和方法完成研究目标：
- 图像预处理：去噪
- 边界检测：根据阈值先进行简单边缘分割
- 分割结果优化：更好后处理先均值平滑边缘
- 图像分割：设计糅合k-means 、fcm、最大最小聚类分割的自动化分割算法
- 性能分析：定量分析算法的性能
（1
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4. 参考文献
[1].周润泽. 眼底OCT图像视网膜分层技术的研究[D].吉林大学,2017.
[2].郭庆锐,许建龙,孙树森,何云.基于颜色重心和k-means的彩色图像聚类分割算法[J].浙江理工大学学报,2010,27(04):580-584.
[3].黄伟,陶俊才.一种基于k-means聚类和半监督学习的医学图像分割算法[J].南昌大学学报(理科版),2014,38(01):31-35.
[4].沓丽萍. 基于FCM和EM算法的视网膜OCT图像3-D分割[D].中南大学,2014.
[5].辛月兰,汪西莉.基于图割与改进模糊C均值的图像分割[J].计算机应用与软件,2014,31(07):206-209 293.
[6].Lang Andrew,Carass Aaron,Hauser Matthew,Sotirchos Elias S,Calabresi Peter A,Ying Howard S,Prince Jerry L. Retinal layer segmentation of macular OCT images using boundary classification.[J]. Biomedical optics express,2013,4(7).
5. 计划与进度安排
- 2022.11.22----2022.12.4 查阅资料, 撰写开题报告
- 2022.12.5----2022.12.12 熟悉开发工具，搭建开发环境
- 2022.12.14----2022.12.21 完成图像的读取、保存、滤波等基本算法的实现
- 2022.12.22----2022.1.14 实现阈值控制、聚类分割等算法
- 2022.1.16----2022.1.29 实现k means 、最大最小聚类算法
- 2022.2.26----2022.3.12 实现QT做界面交互
- 2022.3.13----2022.5.21 优化算法调整性能分析，整理实验数据， 撰写论文
- 2022.5.22----2022.6.5 答辩准备及毕业答辩
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