1. 毕业设计（论文）的内容和要求

频谱域光学相干层析技术(sd-oct)是一种广泛应用于眼科领域的成像技术,视网膜组织层分割对视网膜疾病诊断起着至关重要的作用，它可以展示视网膜很多方面的数据，比如视网膜结构层次信息、病变位置、血管位置等。

svpi能够由可以显示视网膜成像的三维sd-oct视网膜数据生成的一种灰色视网膜图像。

而带有cfp（彩色眼底图像）的svpi能够从多种模式中获取视网膜结构等信息，对于医疗及其相关研究来说是很重要的。

2. 参考文献

[1]冈萨雷斯. 数字图像处理(MATLAB版)[M]. 电子工业出版社:冈萨雷斯, 2005. [2]牛四杰. SD-OCT 视网膜图像病变分析中的关键技术研究[D]. 南京理工大学博士学位论文:牛四杰, 2016. [3]F.Zana, J.C.klein.A multimodal registration algorithm of eye fundus images using vessels detection and hough-transform[J].IEEE Trans. On Med. Imaging 18,1999,(5):419-428. [4]B.J.Lujan, P.J.Rosenfeld,et,al.Spectral domain optical coherence tomographic imaging of geographic atrophy,Ophthalmic Surg[J].Lasers Imaging 40,2009,(2):96-101. [5]光学相干层析视网膜体数据的3维分割[J]. 樊鲁杰,孙延奎,张田,田小林. 中国图象图形学报. 2013(03) [6]Automated drusen segmentation and quantification in SD-OCT images[J]. Qiang Chen,Theodore Leng,Luoluo Zheng,Lauren Kutzscher,Jeffrey Ma,Luis de Sisternes,Daniel L.Rubin.Medical Image Analysis.2013(8) [7] 基于光学相干层析的视网膜图像分割[J]. 江源源,周传清,任秋实.北京生物医学工程. 2011 (05) [8] 基于稀疏表示的视网膜眼底图像血管检测[J]. 张正,傅迎华. 软件导刊. 2017(02) [9]血管造影图像分割[D]. 孙开琼.华中科技大学 2008 [10] 基于光学相干层析的视网膜图像分割[J]. 江源源,周传清,任秋实. 北京生物医学工程. 2011 (05) [11] Automated segmentation by pixel classification of retinal layers in ophthalmic OCT images. Vermeer K A,van der Schoot J,Lemij H G,de Boer J F. Biomedical optics express . 2011 [12]光学相干层析成像的视网膜层状结构自动分割[J]. 高用贺,李跃杰,王立伟,张明蓉. 中国医疗器械杂志. 2014(02) [13]三维谱域光学相干层析成像系统的研制[J]. 段炼,何永红,朱锐,马辉,郭继华. 中国激光. 2009(10) [14]State-of-the-art retinal optical coherence tomography[J] . Wolfgang Drexler,James G. Fujimoto. Progress in Retinal and Eye Research . 2007 (1) [15]Detection of Macular Ganglion Cell Loss in Glaucoma by Fourier-Domain Optical Coherence Tomography[J] . Ou Tan,Vikas Chopra,Ake Tzu-Hui Lu,Joel S. Schuman,Hiroshi Ishikawa,Gadi Wollstein,Rohit Varma,David Huang. Ophthalmology . 2009 (12) [16]基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法[J]. 张博闻,田小林,孙延奎. 计算机科学. 2013(S1) [17]基于自适应阈值和区域生长的SD-OCT糖网图像亮斑分割[J]. 俞晨琛,陈强,范雯,袁松涛,刘庆淮. 计算机科学. 2015(S2) [18]基于非均匀采样数据的SD-OCT成像算法研究[J]. 刘玉喜,修晓玉,周国辉. 计算机应用与软件. 2014(04)

3. 毕业设计（论文）进程安排

2017.12.22 确定题目 2017.12.22-2018.1.12 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2018.1.12-2018.3.1 继续查阅文献，按照需求设计算法流程图以及关于算法的初步想法 2018.3.1-2018.4.15 完成算法的雏形 2018.4.15-2018.5.15 完善算法的实现以及其他 2018.5.15-2018.5.19 完成各算法的测试 2018.5.20-2018.5.26 完成配准算法的调试工作，并着手毕业论文（设计）的撰写工作 2018.5.27-2018.6.9 完成论文的初稿，并通过电子邮件发给指导老师初审 2018.6.10-2018.6.12 按指导老师意见修改论文并定稿打印装订 2018.6.13- 准备毕业论文的答辩,包括答辩演示文稿等