睑板腺图像处理研究：人工智能在眼疾诊断中的应用

"睑板腺图像处理与分析的研究" 睑板腺图像处理与分析是近年来眼科临床研究中的一个重要领域，这主要是因为睑板腺功能障碍（Meibomian Gland Dysfunction, MGD）是一种常见的慢性眼表疾病。MGD对眼睛健康的影响显著，有效的睑板腺形态观察与分析对于诊断和评估MGD至关重要。 红外成像技术常用于睑板腺的无创性检查，但由于睑板腺区域图像的不规则性、光照不均等因素，导致图像中的腺体区域灰度分布不均匀，对比度低，使得腺体与非腺体区域难以高效地被准确提取。针对这些问题，相关研究进行了深入探讨，旨在提供一种有效且客观的临床诊断MGD的依据。 研究的主要内容包括： 1. 提出了一种局部标准差遮罩差分改进算法用于图像预处理。该算法基于遮罩差分原理，通过原图像与高斯模糊后的图像相减得到差分图像，以增强图像的边缘信息和腺体结构的对比度，有助于后续的腺体区域分割。 2. 对图像的光照不均匀问题进行校正，通过特定的光照模型和图像处理技术，使得睑板腺区域的光照更加均匀，从而提高图像的整体可读性和分析准确性。 3. 应用图像增强技术，如直方图均衡化，提升图像的全局对比度，使腺体结构在图像中更为突出，便于识别和量化分析。 4. 设计了有效的腺体检测算法，可能涉及到机器学习或深度学习方法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，以自动识别并定位睑板腺，减少人为因素带来的误差。 5. 开展了大量的实验验证，比较不同预处理方法和检测算法的效果，通过定量和定性的评估指标，如精确度、召回率、F1分数等，评估算法的性能。 6. 结合临床数据，将图像处理的结果与医生的诊断进行对比，验证所提出方法在实际临床应用中的有效性，为MGD的早期诊断和治疗提供有力支持。 通过这些研究，不仅提升了睑板腺图像的分析质量，还为MGD的自动化诊断提供了理论和技术基础，有助于进一步推动眼科医学的发展。