光学相干断层扫描（OCT）可以实现非损伤性、非接触性的眼科影像学检查，能清晰显示视网膜及其病变的细微结构，现已广泛应用于眼科临床。快速、客观、全面、准确的OCT图像处理和分析算法，对视网膜疾病的诊断和治疗具有十分重要的意义。本书关注OCT成像及其自动分析技术的发展情况，介绍其在视网膜疾病诊断和分析上的应用。全书内容丰富，汇集了国内外多个研究团队的最新研究成果，涵盖视网膜OCT图像的预处理、分析和建模技术。除了介绍正常视网膜OCT图像处理算法和定量分析方法外，还介绍了病变视网膜的OCT图像分析和疾病辅助诊断方法。
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序
第1章 光学相干断层扫描在视网膜疾病中的应用 1
1.1 眼和视网膜的解剖结构 1
1.1.1 人眼解剖结构简介 1
1.1.2 视网膜的简单组织学 2
1.1.3 正常黄斑的OCT图像 3
1.2 玻璃体黄斑交界面疾病 4
1.2.1 玻璃体黄斑粘连 4
1.2.2 玻璃体黄斑牵引 5
1.2.3 全层黄斑裂孔 6
1.2.4 视网膜前膜 8
1.2.5 高度近视牵引性黄斑病变 8
1.3 青光眼和视神经病变 9
1.3.1 视乳头周围视网膜神经纤维层厚度 9
1.3.2 黄斑区神经节细胞层厚度 12
1.3.3 视乳头形态 12
1.4 视网膜血管疾病 12
1.4.1 视网膜动脉阻塞 12
1.4.2 糖尿病性视网膜病变 14
1.4.3 视网膜静脉阻塞 15
1.5 外层视网膜变性 17
1.6 脉络膜新生血管和息肉状脉络膜血管病变 18
参考文献 21
第2章 视网膜光学相干断层扫描成像原理 23
2.1 引言 23
2.2 OCT的发展历程和工作原理 23
2.2.1 时域OCT 24
2.2.2 频域OCT 24
2.2.3 持续发展中的OCT技术 26
2.3 OCT图像的解释 27
参考文献 30
第3章 OCT图像去噪与增强 33
3.1 OCT技术介绍 33
3.1.1 散斑 34
3.1.2 散斑特性 34
3.2 OCT图像建模 35
3.3 OCT图像增强的统计模型 39
3.3.1 方法 39
3.3.2 结果分析 41
3.4 基于变换模型的数据自适应OCT去噪 42
3.4.1 传统的字典学习 42
3.4.2 双树复小波变换 43
3.4.3 带初始字典选择的字典学习 44
3.4.4 结果分析 45
3.5 基于变换模型的非数据自适应OCT去噪 48
3.5.1 最小均方误差法去噪 50
3.5.2 结果分析 56
3.6 结论 58
参考文献 59
第4章 基于稀疏表示的视网膜OCT图像重建 67
4.1 引言 67
4.2 图像重建中的稀疏表示 68
4.3 基于稀疏度的OCT图像重建方法 69
4.3.1 基于多尺度稀疏的层析图像去噪 69
4.3.2 基于稀疏性的同步去噪和插值 77
4.3.3 基于三维自适应稀疏表示的OCT图像压缩 83
4.4 结论 92
参考文献 92
第5章 基于概率图模型的OCT图像分割 97
5.1 引言 97
5.2 一种用于视网膜分割的概率图形模型 98
5.2.1 图形模型 98
5.2.2 变分推导 101
5.3 结果 103
5.3.1 分割性能 103
5.3.2 病变检测 107
5.4 病变图像分割 110
5.4.1 方法设置 111
5.4.2 最大似然法则 112
5.5 讨论 112
5.5.1 结论 112
5.5.2 工作展望 113
参考文献 113
附录 116
第6章 基于OCT定量分析的眼病诊断研究 122
6.1 引言 122
6.2 基于OCT的视网膜形态测量 123
6.2.1 视网膜形态的定量测量 123
6.2.2 OCT图像中的图像质量、伪影和误差 124
6.2.3 眼轴长度对厚度的影响 126
6.3 OCT定量分析各种眼部疾病的能力 129
6.3.1 糖尿病性视网膜病变 129
6.3.2 多发性硬化 130
6.3.3 弱视 135
6.4 结论 139
参考文献 140
第7章 基于OCT的视网膜层光密度定量分析 154
7.1 引言 154
7.2 基于OCT图像的视网膜层自动分割 155
7.3 正常人的视网膜光密度分布特点 156
7.3.1 数据获取 156
7.3.2 统计分析 156
7.3.3 正常人视网膜各层的光密度定量分析 157
7.3.4 讨论 159
7.4 正常人视网膜各层的光密度分布与决定因素 159
7.4.1 数据获取及图像处理 159
7.4.2 统计分析 160
7.4.3 视网膜光密度测定 160
7.4.4 视网膜光密度的相关因素 163
7.4.5 讨论 164
7.5 视网膜中央动脉阻塞患者的光密度分布 164
7.5.1 视网膜中央动脉阻塞 164
7.5.2 受试者及数据获取 165
7.5.3 图像分析 165
7.5.4 结果 166
7.5.5 讨论 168
7.6 结论 169
参考文献 170
第8章 基于OCT视网膜图像的视盘分割和杯盘比量化 173
8.1 引言 173
8.2 视盘分割 174
8.2.1 方法综述 175
8.2.2 视盘边缘粗定位 176
8.2.3 基于SVM的块搜索 178
8.3 视盘分割和杯盘比量化的评估 180
8.3.1 视盘分割的评估 180
8.3.2 杯盘比量化的评估 183
8.4 结论 184
参考文献 185
第9章 基于OCT图像的脉络膜分析 189
9.1 引言 189
9.2 自动分割和高级分析 189
9.2.1 问题设置和解决方法 190
9.2.2 数据与方法 191
9.2.3 结果与统计分析 195
9.3 细粒度分析 208
9.3.1 问题设置和解决方法 208
9.3.2 方法介绍 210
9.3.3 实验结果 211
9.4 结论 213
参考文献 214
第10章 病变视网膜的层分割和分析 218
10.1 引言 218
10.2 浆液性色素上皮层脱离的视网膜层分割 219
10.2.1 背景 219
10.2.2 方法 220
10.2.3 结果 226
10.3 糖尿病性黄斑水肿引起的外界膜缺失的量化 231
10.3.1 背景 231
10.3.2 方法 232
10.3.3 结果 234
10.4 由外伤造成的光感受器椭球区缺失的检测 237
10.4.1 背景 237
10.4.2 方法 238
10.4.3 结果 241
10.5 结论 245
参考文献 245
第11章 SD-OCT图像玻璃膜疣和地图状萎缩分割和可视化 251
11.1 引言 251
11.1.1 玻璃膜疣 251
11.1.2 地图状萎缩 252
11.2 玻璃膜疣分割和可视化 252
11.2.1 SD-OCT图像玻璃膜疣自动分割和量化 253
11.2.2 用于玻璃膜疣可视化的改进OCT驱动眼底投影图像生成 261
11.3 地图状萎缩分割和可视化 269
11.3.1 SD-OCT图像半自动GA分割 270
11.3.2 基于含局部相似因子的区域活动轮廓模型的自动GA分割 274
11.3.3 基于限制求和面积投影的GA可视化 282
11.3.4 基于伪彩色融合策略的玻璃膜疣和GA可视化 289
11.4 结论 297
参考文献 297
第12章 三维视网膜OCT图像中症状性渗出紊乱的自动分割 304
12.1 引言 304
12.2 相关方法 305
12.2.1 传统图割算法 305
12.2.2 最优曲面逼近图搜法 305
12.3 基于概率约束图中的图搜–图割法 306
12.3.1 初始化 306
12.3.2 基于图搜–图割的SEAD分割 309
12.4 性能评估 312
12.4.1 实验方法 312
12.4.2 初始化性能评估 312
12.4.3 分割性能评估 313
12.4.4 统计相关分析及重复性分析 315
12.5 结论 316
12.5.1 SEAD分割的重要性 316
12.5.2 基于概率约束的图搜–图割方法的优点 317
12.5.3 基于概率约束的图搜–图割方法的局限性 317
12.5.4 异常视网膜层分割 317
参考文献 318
第13章 基于时序OCT图像的脉络膜新生血管生长建模和预测 322
13.1 引言 322
13.2 方法 323
13.2.1 方法概述 323
13.2.2 数据获取 323
13.2.3 图像预处理 324
13.2.4 网格化 326
13.2.5 CNV生长模型 326
13.2.6 生长参数估计 327
13.3 实验结果 328
13.4 结论 331
参考文献 331
缩略词对照表 335
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