[發(fā)明專利]一種黃斑區(qū)脈絡(luò)膜毛細血管密度的分析算法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910034984.8
• 申請日: 2019-01-15
• 公開（公告）號: CN109893102B
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 沈梅曉;金梓;陳思思;呂帆
• 申請（專利權(quán)）人: 溫州醫(yī)科大學
• 主分類號: A61B5/02
• 分類號: A61B5/02
• 代理公司: 溫州金甌專利事務(wù)所(普通合伙) 33237
• 代理人: 林益建

1.一種黃斑區(qū)脈絡(luò)膜毛細血管密度的分析算法，所述的分析算法基于現(xiàn)有OCTA商業(yè)儀器所導出的視網(wǎng)膜淺層、深層和外層及CC四層enface血流圖像和B-scan OCT結(jié)構(gòu)圖而計算分析CC毛細血管密度，其特征在于，包括以下步驟：

(1)將原始脈絡(luò)膜血流信號進行去除淺層血管偽影處理，其中原始脈絡(luò)膜血流信號進行去除淺層血管偽影處理的操作步驟為：將實際測量的CC血流信號減去視網(wǎng)膜外層中的偽影信號，由于淺層視網(wǎng)膜血管的偽影信號強弱與所處組織的結(jié)構(gòu)信號強弱呈正相關(guān)，因此在視網(wǎng)膜外層中的偽影信號乘以系數(shù)α進行矯正，可得如下公式(1)：

AC_CC＝A_CC-α*A_outer (1)

其中AC_CC指消除偽影后的CC血流信號，A_CC指實際測量的CC血流信號，A_outer指視網(wǎng)膜外層的血流信號，而系數(shù)α與組織結(jié)構(gòu)信號相關(guān)，存在如下關(guān)系：

其中I_CC為CC的結(jié)構(gòu)信號，I_outer為視網(wǎng)膜外層的結(jié)構(gòu)信號，考慮到RPE層結(jié)構(gòu)信號最強，因此默認I_outer取最大值，即255；

(2)將原始深層視網(wǎng)膜血流信號進行去除淺層血管偽影處理，其中原始深層視網(wǎng)膜血流信號進行去除淺層血管偽影處理的操作步驟為：由于深層視網(wǎng)膜的enface圖像中存在淺層視網(wǎng)膜的血管偽影，我們利用以下方法進行消除，即公式(5)

AC_deep＝A_deep-γ*A_superficial (5)

其中AC_deep指消除偽影后的深層視網(wǎng)膜血流信號，A_deep指實際測量的深層視網(wǎng)膜血流信號，A_superficial指實際測量的淺層視網(wǎng)膜血流信號，系數(shù)γ與淺層和深層組織結(jié)構(gòu)信息相關(guān)，由于淺層和深層結(jié)構(gòu)信息接近，因此取γ為1；

(3)將去除淺層血管偽影處理后的脈絡(luò)膜血流信號進行矯正RPE層遮蔽作用，其中進行矯正RPE層遮蔽作用的操作步驟為：

引入矯正系數(shù)β來對CC血流信號進行矯正，滿足如下公式(3)：

RAC_CC＝β*AC_CC (3)

其中RAC_CC為矯正RPE層遮蔽作用后的CC血流信號，AC_CC指消除偽影后的CC血流信號；

矯正系數(shù)β與CC的結(jié)構(gòu)信號呈負相關(guān)，同時取健康人群的β為1，因此矯正系數(shù)β滿足公式(4)：

其中I_CC為CC的結(jié)構(gòu)信號，I₀為健康人群的CC結(jié)構(gòu)信號；

(4)對去除淺層血管偽影處理后的深層視網(wǎng)膜血流信號提取毛細血管血流信號；

(5)提取深層視網(wǎng)膜血管叢的血流信號作為脈絡(luò)膜血流閾值:由于黃斑區(qū)深層視網(wǎng)膜enface圖像中存在黃斑中心凹無血管區(qū)，因此可以手動提取FAZ邊界，從而確定FAZ內(nèi)部的血流信號作為深層視網(wǎng)膜毛細血管血流信號的閾值，即公式(6)

Threshold_deep＝average(AC_FAZ) (6)

其中Threshold_deep為深層視網(wǎng)膜毛細血管血流信號的閾值，AC_FAZ為消除偽影后的深層視網(wǎng)膜FAZ區(qū)的血流信號，average函數(shù)是求算術(shù)平均數(shù)；

根據(jù)Threshold_deep來對消除偽影后的深層視網(wǎng)膜血流信號進行鑒別，滿足如下公式(7)：

其中PAC(i,j)為第i行第j列數(shù)據(jù)經(jīng)過閾值處理后的深層毛細血管血流信號結(jié)果，AC_deep(i,j)指第i行第j列消除偽影后的深層視網(wǎng)膜血流信號；

因此CC血流閾值可以基于PAC(i,j)來獲得，即公式(8)：

Threshold_CC＝average(PAC)-std(PAC) (8)

其中Threshold_CC為CC血流閾值，PAC為深層視網(wǎng)膜毛細血管血流信號，而average函數(shù)是求算術(shù)平均數(shù)，std函數(shù)是求標準差；

(6)求解脈絡(luò)膜毛細血管密度:對CC血流信號進行二值化處理，鑒別血流信號與靜態(tài)組織，即公式(9)：

其中PRAC(i,j)為第i行第j列CC血流信號數(shù)據(jù)經(jīng)過二值化處理后的結(jié)果，其他符號說明同前；

最終求得CC毛細血管密度，即公式(10)：

其中VD為CC毛細血管密度，n和m分別為i和j所能取到的最大值。