[发明专利]视网膜图像分析系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于分析视网膜图像以及用于从视网膜图像获得可在形成对于疾病的诊断中有用的表征视网膜血管的信息的系统和方法。

背景技术

用于监控心血管疾病的现有非侵入性方法利用血压(例如，见美国专利号5961467，4669485，5365924，6135966，5634467，5178151)。然而，临床研究已提示视网膜血管分布的变化(例如，视网膜小动脉的变窄和视网膜小静脉的变宽)可能是心血管疾病(CVD)和其他诸如高血压和糖尿病等疾病的早期指示。视网膜小动脉和小静脉的状况反映身体其余部分中的血管的状况。量化视网膜血管的特征的能力对于确定视网膜小动脉变窄和其它状况的严重性是重要的。

小动脉和小静脉分别是主要的视网膜动脉和静脉的小分支，它们的状况指示身体中的更小的血管。从详细的数字视网膜图像中测量小动脉和小静脉的直径或宽度以及计算动静脉直径比值(AVR)是量化视网膜小动脉和小静脉口径尺寸之间的不平衡的一种方法。这种度量可随纳入计算的不同视网膜血管而变化。更重要地，AVR提供关于视网膜血管变化的仅仅一个方面的信息，即视网膜血管口径的信息，而并不考虑视网膜血管分布中的很多结构性变化。然而，由于该过程将涉及由训练过的分级人员对视网膜图像中的静脉和动脉的直径的重复测量，所以难以大规模地量化视网膜血管的上述特征。这使用大量劳力，并且在使用不同分级人员时结果可有所不同。由于这个原因，据我们所知，目前不存在使用视网膜图像分析的用于心血管状况的非侵入性观测的平台。

视网膜动脉和静脉系统的分支模式具有分形特征也是已知的。分形是由相似于较大整体的各较小部分或单元组成的几何图样。分形已被用于表征多种自然形状，诸如树的分支模式、海岸线的形状、心电图机描记图形以及视网膜微循环的图样。分形(或分数)维数(D)是与分形相关联的一种度量并且具有一系列定义。然而，它可被看作提供在放大到越来越精细的尺度时一个分形看起来填充由该分形占据的空间的完全程度的指示的统计量。即，分形维数可被看作构成较大单元并且符合该较大单元的较小单元的数量。分形维数总是小于分形被视为存在于其中的维度的数量。

在Patton N、Aslam T、MacGillivray T、Pattie A、Deary IJ、DhillonB.的“作为用于脑血管疾病的潜在筛选工具的视网膜血管图像分析：基于脑和视网膜微脉管系统之间的同源性的基本原理(Retinal vascular image analysis as a potential screening tool for cerebrovascular disease：a rationale based on homology between cerebral and retinal microvasculatures.)”(J Anat.2005；206：319-348)中提出：由于分形考虑视网膜血管口径的变化和分支模式的变化两者，所以分形提供了对于视网膜血管树的自然、全局、全面的描述。

在Mainster M.A.的“视网膜血管的分形属性：胚胎学和临床意义(Thefractal properties of retinal vessels：embryological and clinical implications)”(Eye，1990，4(Pt1)：235-241)中，对于数字化的荧光素血管造影照片拼贴的分析揭示视网膜动脉和静脉图样分别具有1.63±0.05和1.71±0.07的分形维数，这与从有限扩散聚集中已知的1.68±0.05的维数一致。

在Daxer A的“增生糖尿病视网膜病的分形几何：对于视网膜血管生成的过程和诊断的意义(The fractal geometry of proliferative diabetic retinopathy：implications for the diagnosis and the process of retinal vasculogenesis)”(Curr Eye Res.1993；12：1103-1109)中，对具有位于或邻近视神经盘(NVD)的新生血管的视网膜血管图样与正常眼睛的血管图样进行了比较。眼睛中的NVD的存在是要求激光治疗的严重视觉丧失的高风险特征。分形维数是使用密度-密度相关函数方法从数字化的照片计算出来的。相比之下，具有NVD的血管图样的平均分形维数D(D＝1.845±0.056)显著高于对照组(D＝1.708±0.073)。分形维数的边界值被提议设为1.8，更高值可能指示增生变化。