.5。
[0054] 例如，当待分割视网膜层为视网膜神经纤维层（RNFL)下边界时，内界膜（ILM)层 为上基准层，视网膜色素上皮细胞（RPE)层下边界为下基准层，两个基准层中内界膜（ILM) 层距离RNFL下边界近，从ILM向RPE下边界的方向进行灰度分析，经过RNFL下边界时，像 素点的灰度由大变小，故将τ置为5;当待分割视网膜层为视网膜节细胞层（GCL)下边界 时，视网膜神经纤维层（RNFL)下边界为上基准层，视网膜色素上皮细胞（RPE)层上边界为 下基准层，两个基准层中RNFL下边界距离GCL下边界近，从RNFL下边界向RPE上边界的方 向进行灰度分析，经过GCL下边界时，像素点的灰度由小变大，故将τ置为1.5。
[0055] (6)对每个A-scan设置一个不同的局部阈值λth:
[0056] 假设第i个A-scan的强度最大值为I_ (i)，则该列设置的局部阈值λ th (i)可表 示为4(0 = ^^，其中1为所选阈值参数。 τ.
[0057] (7)对每个A-scan从距离待分割视网膜层近的一个基准层开始向另一个基准层 的方向进行搜索，若在分割待分割视网膜层的过程中阈值参数τ最初置为1.5,则搜索到 第一个灰度大于阈值λth的点P(i)时进入步骤（8);若在分割待分割视网膜层的过程中阈 值参数τ最初置为5,则搜索到第一个灰度小于阈值λth的点P(i)时进入步骤（8)。
[0058] (8)判断（7)中找到的点P(i)是否在（4)中确定的目标区域S内，若P(i)在S 内，将P(i)作为待分割视网膜层的初步结果，并进入步骤（9);若P(i)不在S内，需重新设 置阈值参数τ，将阈值参数τ向经验范围的另一端移动一个固定大小0.1;然后重复步骤 (6) (7) (8);
[0059] (9)对待分割视网膜层的初步结果进行连续性和完整性判断：
[0060] 依次搜索图像中的每个A-scan，若某个A-scan中未获得待分割视网膜层的分割 点，则认为待分割视网膜层在该A-scan上的分割点不完整；反之，若某个A-scan中已获得 待分割视网膜层的分割点，则认为待分割视网膜层在该A-scan上的分割点完整，并继续判 断连续性：若某个A-scan中的分割点和与之相邻的两个A-scan中的分割点在图像中的行 坐标相差均不大于1，则认为该分割点连续；反之，若某个A-scan中的分割点和与之相邻的 两个A-scan中的分割点在图像中的行坐标有相差大于1的情况，则认为该分割点不连续。
[0061] 然后对不连续和不完整的分割点取两侧最近的连续完整分割点进行线性连接，作 为该层的最终分层结果；
[0062] (10)重复⑷至（9)对视网膜图像中每一个待分割视网膜层依次进行分层，得到 最终的视网膜分层结果。
[0063] 图4是采用本发明的视网膜分层方法对实施例样品分层获得的分层图，图5是专 家对实施例样品分层获得的分层图，图6是本发明的视网膜分层方法和专家分层结果的位 置偏差比较。可以看出，经过本发明的视网膜分层后，对实施例样品的分层效果与专家分层 效果相近，各视网膜层的分层位置偏差均在可接受范围内。
[0064] 本发明应用于光学相干层析成像系统的视网膜分层，采用BM3D去噪作预处理，对 每个A-scan上设置可变阈值进行逐层最优化分割作为初步分层结果，然后对各层的初步 结果进行连续性和完整性判断，并对不符合要求的分割点进行修正，能准确高效地对高噪 声、低对比度及存在血管等复杂结构的视网膜图像进行分层。
【主权项】
1. 一种光学相干层析成像视网膜图像分层的方法，其特征在于该方法的具体步骤如 下： ① 首先利用光学相干层析成像系统对人眼视网膜进行扫描，获得原始的视网膜B-scan 图像； ② 对原始的视网膜B-scan图像做S维块匹配去噪； ③ 捜索每个A-scan图像上强度最大的点作为视网膜色素上皮细胞层下边界； ④ 设定整体阔值Y，该Y在图像最大灰度的=分之一到屯分之一之间选取，将图像中灰 度小于Y的像素置零，然后使用canny边缘检测算子捜索图像自上而下的第一层，作为内界 膜层； ⑥ 在图像中分别由上端向图像中屯、，即内界膜层至外网状层、由下端向图像中屯、，即视 网膜色素上皮细胞层下边界至感光层内外连接部分上边界，对视网膜逐层进行分割，选取 图像中上端最靠近待分割视网膜层的已分割视网膜层作为上基准层，选取图像中下端最靠 近待分割视网膜层的已分割视网膜层作为下基准层，在两个基准层中选取距离待分割视网 膜层最近的那个基准层作为目标区域S的起始边界，从起始边界开始向另一基准层延伸M 个像素，M在15到30之间选取，所经过的区域构成目标区域S; ⑧ 设置阔值参数T，T的经验范围为虹，n]，其中m在1. 1到2之间选取，n在3到7 之间选取，根据待分割视网膜层周围的灰度变化特性将T置为m或n。 ⑦ 对每个A-scan设置一个不同的局部阔值Ath:假设第i个A-scan的强度最大值为 则该列设置的局部阔值表示为，其中T为所选阔值参数； ⑨ 对每个A-scan，从距离待分割视网膜层近的一个基准层向另一个基准层的方向进行 捜索，若在分割待分割视网膜层的过程中阔值参数T最初置为m，则捜索到第一个灰度大 于阔值AJ勺点pa)时进入步骤⑨；若在分割待分割视网膜层的过程中阔值参数T最初 置为n，则捜索到第一个灰度小于阔值Ath的点P(i)时进入步骤⑨； ⑨ 判断点P(i)是否在目标区域S内，若点P(i)在目标区域S内，则将P(i)作为待分 割视网膜层的初步结果，并进入步骤⑩；若点P(i)不在目标区域S内，则重新设置阔值参数 T，将阔值参数T向经验范围的另一端移动一个固定大小a，a在0.01到0.5之间选取，然 后返回步骤⑦； ⑩ 对待分割视网膜层的初步结果进行连续性和完整性判断，对不连续和不完整的分割 点取两侧最近的连续完整分割点进行线性连接，作为该层的最终分层结果； ⑩重复步骤⑥至步骤⑩对视网膜图像中每一个待分割视网膜层依次进行分层，得到 最终的视网膜分层结果。2. 根据权利要求1所述的光学相干层析成像视网膜图像分层的方法，其特征在于所述 的=维块匹配去噪的步骤具体是： 首先将图像分成固定大小的块，根据运些块的相似程度进行图像块的匹配，把结构相 似的二维图像块组合在一起构建=维数组，然后对=维数组进行联合滤波处理，最后对滤 波处理后的结果进行逆变换得到消除散斑噪声后的图像。3. 根据权利要求1所述的光学相干层析成像视网膜图像分层的方法，其特征在于所述 的阔值参数T的取值方法是： T的经验范围为虹，n]，其中m在1. 1到2之间选取，n在3到7之间选取，从距离待 分割视网膜层近的一个基准层向另一个基准层的方向进行灰度分析，若在经过待分割视网 膜层时，像素点的灰度由大变小，则将T置为n;反之，若在经过待分割视网膜层时，像素点 的灰度由小变大，则将T置为m。4.根据权利要求1所述的光学相干层析成像视网膜图像分层的方法，其特征在于所述 的连续性和完整性判断的方法是： 依次捜索图像中的每个A-scan，若某个A-scan中未获得待分割视网膜层的分割点，贝U认为待分割视网膜层在该A-scan上的分割点不完整；反之，若某个A-scan中已获得待分 割视网膜层的分割点，则认为待分割视网膜层在该A-scan上的分割点完整，并继续判断连 续性：若某个A-scan中的分割点和与之相邻的两个A-scan中的分割点在图像中的行坐标 相差均不大于1，则认为该分割点连续；反之，若某个A-scan中的分割点和与之相邻的两个 A-scan中的分割点在图像中的行坐标有相差大于1的情况，则认为该分割点不连续。
【专利摘要】一种光学相干层析成像(OCT)视网膜图像分层的方法，首先对图像进行去噪预处理，然后对每个A-scan图像设置可变阈值进行逐层分割作为初步的分层结果，再对各层的初步分层结果进行连续性和完整性判断，并对不符合要求的分割点进行修正，从而准确高效地对OCT视网膜图像进行分层。本发明的优点是可以对高噪声、低对比度、甚至存在血管等复杂结构的OCT视网膜图像进行良好的分层处理，有效减小了选取单一阈值以及高散斑噪声对视网膜分层效果的影响。
【IPC分类】G06T5/00, G06T7/00
【公开号】CN105374028
【申请号】CN201510658744
【发明人】贺琪欲, 李中梁, 王向朝, 卢宇
【申请人】中国科学院上海光学精密机械研究所
【公开日】2016年3月2日
【申请日】2015年10月12日