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3DOCT眼底图像处理系统关键技术研究

作　者: 苏少华
导　师: 杨旭波；孙焱
学　校: 上海交通大学
专　业: 软件工程
关键词: OCT 眼底图像处理血管网络中央凹层分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

由于中国人口老龄化,眼病易发的行业的增加,人们保护眼睛意识的欠缺等原因,眼病的发病概率越来越大,如何尽早地有效地检测出眼底疾病成为了一个亟待解决的课题。随着眼底摄影技术的发展,摄影技术使得通过眼底特征诊断眼部疾病成为了可能。眼底是眼球内后部的组织,由视网膜、眼底血管、视神经头、视神经纤维、视网膜上的黄斑,以及视网膜后的脉络膜等构成,这些部位的病变统称为眼底眼底疾病。眼底图像可以通过多种手段获得,根据获取方式来分类,眼底图像可以分为IR(Infrared Radiation,红外)图像、超声图像、以及OCT(Optical Coherence Tomography,光学相干断层摄影)图像。有经验的医生可以通过眼底特征诊断出患者的相关病症,如青光眼、糖尿病、肾病、高血压、细菌性疾病、寄生虫,以及颅脑疾病等。这些眼底特征信息主要包括视神经盘的位置和大小、视网膜内层厚度、中央窝位置、血管网络、黄斑位置等。本文主要内容是研究三项关键的OCT眼底图像处理技术,包括眼底血管网络的提取、中央凹定位和层分割。本文改进了一种基于血管中心线提取和形态学重构的算法来实现眼底图像的血管网络的自动提取。在预处理完成之后,本文首先使用方向差分滤波算子提取血管中心线；然后使用改进的高帽操作(Tophat)获得增强的血管特征；最后的图像分割使用了一种迭代区域生长算法,该算法是基于若干幅依赖于血管宽度的形态学重构算法实现。在前人的研究成果基础上,本文在原分割流程中加入多尺度形态学细节增强模块,保留下一些不明显连接的血管。通过对比实验的证实,改进后的算法有着更高的分割准确率。本文提出了一种全新的基于强度图的中央凹定位算法。对于一副眼底断层图像,首先计算图像横向最短路径以上200像素区域的强度图,然后采用一种迭代的多项式曲线拟合算法获得强度图的拟合曲线,最后通过中央凹的量化特征定位中央凹的位置。该算法可以拓展到三维情况。通过对大量数据(128×3副OCT图像)做实验,我们发现算法的定位准确率可以达到95%以上。需要特别提出的是,实验证实,如果对算法做适当修改,该算法就可以应用于视神经盘的定位。为了实现层分割,本文算法首先把血管影响区域和非血管影响区域分开；然后为了在保持边界信息的条件下去噪,本文在非血管影响区域使用双边滤波和中值滤波；最后结合Canny算子和梯度信息完成分割。由于0CT眼底图像中血管影响区域含有很少的层信息,这会影响后期的层分割。为了解决这个问题,本文提出了基于迭代的多项式曲线拟合算法分割血管影响区域。经过对实验结果的分析,我们发现当前使用的算法的分层数量较少,且准确率也不高,算法还有待改进。尽管如此,本文所做的研究为后续研究打下了良好的基础。

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