[發(fā)明專利]三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管檢測和配準方法、設備及應用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810072546.6
• 申請日: 2018-01-25
• 公開（公告）號: CN108257126B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設計）人: 陳新建;潘玲佼;管麗玲
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/33;G06T11/00;G06V10/46;A61B3/12;A61B5/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.一種基于三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管自動檢測和配準方法，包括：

(1)圖像預處理步驟，根據(jù)血管所在視網(wǎng)膜中的位置生成血管在圖像的對應位置上的垂直投影圖，并進行圖像去噪和增強；包括：

(1.1)視網(wǎng)膜內(nèi)部分層步驟，對應于視網(wǎng)膜的生理解剖圖采用三維圖割技術將三維圖進行分層，所分割的膜層自上而下依次為神經(jīng)纖維層，神經(jīng)節(jié)細胞層，內(nèi)叢狀層，內(nèi)核層，外叢狀層，外核層，內(nèi)節(jié)層，外節(jié)層，維爾赫夫氏膜和視網(wǎng)膜色素上皮層；

和

(1.2)圖像的垂直投影及去噪步驟：將外核層，內(nèi)節(jié)層，外節(jié)層，維爾赫夫氏膜和視網(wǎng)膜色素上皮層灰度值數(shù)據(jù)提取出來，計算在垂直方向的灰度平均值，以獲得包含血管投影信息的垂直投影圖；

(1.3)之后先后采用直方圖均衡化法對圖像進行增強處理和維納濾波法對投影圖進行去噪；

(2)血管骨架提取步驟，基于去噪和增強后的垂直投影圖提取血管的骨架結構；包括：

(2.1)血管檢測步驟，基于海森矩陣的多尺度血管增強濾波器對血管的管狀結構進行檢測；

(2.2)血管骨架提取步驟，采用圓形結構體對血管進行腐蝕，直至血管管狀結構為一個像素寬；和

(2.3)判斷血管骨架提取結果步驟，采用閾值法對提取的血管骨架進行提純；

(3)特征提取步驟，找出目標圖像和待配準圖像的匹配的特征點；

(4)配準步驟，基于提取的特征點，生成目標圖像和待配準圖像之間的剛性配準模型，所采用的剛性配準模型如下式所示：

其中a＝rcosθ，b＝rsinθ；[x,y]和[x',y']分別是配準前后的坐標位置；r，θ，t_x，t_y分別是縮放參數(shù)，旋轉參數(shù)和平移參數(shù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管自動檢測和配準方法，其特征在于：所述的三維圖割技術采用邊界代價函數(shù)法將圖像分割為視網(wǎng)膜內(nèi)部所對應的11個表面。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管自動檢測和配準方法，其中所述的判斷血管骨架提取結果步驟中，包括：

(1)所述的血管骨架尺寸小于設定的閾值為錯誤提取結果；

(2)所述的血管骨架尺寸大于設定的閾值為正確提取結果。

4.根據(jù)權利要求1-3任一項所述的一種基于三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管自動檢測和配準方法，采用所述的圖像預處理步驟和所述的血管骨架提取步驟同時處理目標圖像和待配準圖像。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管自動檢測和配準方法，其特征在于：所述的特征提取步驟中包括采用加速穩(wěn)健特征算法提取目標圖像和待配準圖像匹配的特征點；和采用隨機抽樣一致性方法對特征點進行優(yōu)化。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于三維視網(wǎng)膜OCT圖像的血管自動檢測和配準方法，其特征在于：通過所述的加速穩(wěn)健特征算法計算目標圖像和待配準圖像特征點之間的最小距離，確定待配準圖像中與目標圖像中的任一特征點A相匹配的特征點。