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[期刊论文] 罗粟 詹长安
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CSTPCD 北大核心
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摘要:为了定量评价两种技术在视觉研究实验中的适用性,本文根据文献分析和视觉研究需求设计了显示器性能测试系统与测试流程,对一台阴极射线管(CRT)显示器和两台通用液晶显示器作为视觉刺激显示设备的关键性能进行测试.结合心理物理学理论,特别是韦伯定律,详细地分析和比较了各项测试结果.实验结果显示所有的显示器有不同的Gamma特性,需要进行相应的Gamma校正之后才能线性呈现图像的灰度级;CRT显示器在响应时间上具有绝对优势,但屏幕空间均匀性和独立性较差;相比于CRT显示器,LCD显示器具有较高的亮度和较好的空间均匀性和独立性,但是响应时间偏慢,而且相邻两帧图像之间独立性较差.这些测试结果表明,CRT显示器仍然是高动态特性视觉刺激显示的首选,而LCD显示器可以用于呈现对空间亮度一致性和空间的独立性要求高,但对响应速度要求不高的视觉刺激....
[硕士论文] 罗粟
生物医学工程 南方医科大学 2018(学位年度)
摘要:视网膜不同生理层的厚度量化分析对于临床上视网膜疾病诊断和病变估计具有重要意义,其各层厚度测量可通过对视网膜OCT(Optical coherence tomography,光学相干断层成像技术)图像进行分割而得到,因此,发展视网膜OCT图像分割技术对眼科疾病的早期诊断有着极其重要的意义。由于OCT成像技术中光的散射易造成获取的图像中带有许多散斑噪声,以及相邻生理层的反射系数差异较小而造成图像对比度低等,使得区分视网膜生理层结构非常困难。过去,识别视网膜组织特征通常由临床眼科专家手动定位生理层边界完成,这种靠手动分割的方法不仅耗时,而且易受到人为因素的影响,随着OCT技术的改进,发展计算机辅助的视网膜组织层分割的方法越来越重要。
  人类视觉系统是迄今为止所知道的功能最强大和完善的视觉系统,其具有出色的信息处理能力,能够快速而有效地从大量复杂的场景中提取出有用的信息。特别地,视觉系统能够精确地从杂乱的边缘信息中提取出目标的轮廓,这一能力下起着关键作用的是视觉轮廓整合机制。根据Gestalt“好的连续性”准则对轮廓整合过程的描述,视觉轮廓整合可分为三个阶段:1)轮廓成分提取阶段,即边缘检测,2)各轮廓成分间的连接强度计算,3)局部轮廓成分根据连接强度整合形成全局轮廓。
  在生物视觉感知特性启发下,本文提出了基于视觉轮廓整合机制的视网膜OCT图像分割方法。从视网膜OCT图像边缘检测中出现的由于噪声等引起的虚假边缘及组织不均匀等造成的边缘断裂的问题人手,结合视网膜组织各层边界的特点,利用模仿生物视觉轮廓整合过程的条件概率模型计算两个边缘片段连接的概率,然后根据概率判断两个断裂的边缘成分属于同一轮廓的可能性,发展了一种创新的边缘连接算法。结合精确的视网膜OCT图像边缘检测,利用提出的边缘连接算法能从杂乱的边缘信息中,对属于同一条视网膜生理层的组织边界(轮廓)进行整合,提取出完整的生理层边界,从而实现对视网膜OCT图像的分割。将视网膜OCT图像分割与人眼视觉特性联系起来,能使分割结果更加符合人眼的判断,提高分割的准确性。
  本文利用154幅正常人眼的频域OCT图像进行验证。实验证明,所提出的方法能完整提取10条视网膜层边界,即可实现9层视网膜组织厚度的测量,成功率大于90%。使用2位专家手动标记的视网膜组织层边界进行定量分析,边界定位误差和测量的层厚误差均小于1pixel,但是DSC(Dice Similarity Coefficient)的值显示算法定位边界与手动定位边界重合率仅约50%,即使是手动分割间比较,不同的人标定的边界也很难达到完全重合。为了排除人的主观性对评定结果的影响,本文利用已知的边界作为金标准,并用其合成类似的视网膜OCT图像,然后利用本文的分割方法对合成的OCT图像的边界进行定位。通过对合成的已知边界的视网膜OCT图像分割的定量分析显示算法的精确性更好,定位误差和层厚误差均小于0.5pixel,DSC结果显示定位重合率大于85%。
  总的来说,本文提出的视网膜OCT图像分割方法具有较高的精确度,它利用生物视觉系统信息处理的特点,建立了能通计算机实现的生物视觉仿生模型。基于生物视觉轮廓整合的机制的边缘连接概率算法与传统的采用领域插值的边缘连接算法相比,能对距离较远但在全局轮廓上具有较好连续性的边缘成分进行整合,并能有效地排除虚假边缘。结合精确的边缘检测方法,在正常的视网膜OCT图像分割上有较好的表现。
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