[发明专利]基于OCT图像的眼底血管定位方法及其贫血筛查方法

说明书

本发明公开了一种基于OCT图像的眼底血管定位方法，包括获取眼底血管的OCT图像；采用梯度阈值法对眼底血管的OCT图像进行感兴趣区域提取；采用自适应种子点区域生长算法对的感兴趣区域进行血管分割得到最终的眼底血管图像数据。本发明还公开了包括所述基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法。本发明基于视网膜眼底血管OCT图像，能够有效而清晰的对OCT图像中的眼底血管进行分割；采用该基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法，能够有效和准确的通过患者的眼底血管OCT图像对患者的贫血状态机进行筛分。

技术领域

本发明具体涉及一种基于OCT图像的眼底血管定位方法及其贫血筛查方法。

背景技术

贫血是常见的一种疾病。早期诊断贫血并加以治疗可避免其病情恶化，而且与贫血有关的某些疾病在早期治疗中可以延缓病情恶化或者使疾病较快得以痊愈。

现有常用的贫血诊断，其主要依靠检查外周血的血红蛋白，红细胞数和红细胞比积。贫血的检测包括了如下几种方法：基于红细胞直方图的贫血检测、用基因进行贫血检测以及基于光谱的贫血检测及基于图像处理的贫血检测。以上检测贫血类型虽然用的比较成熟，但都是侵入式的，都需要经过抽血这一步骤。但是，抽血的步骤让许多患者望而却步。

眼底血管是人体唯一清晰可见的血管。而现有研究表明，一些贫血病人的眼底血管的OCT图像跟正常人血管的强反射不同，因此可以借助这一特性来对患者的贫血状态进行检测或筛查。

光学相干断层扫描(OCT)是一种利用光的干涉现象观察生物组织的断层成像技术，通常用来评价各类眼科疾病。目前，越来越多的病，如糖网病、青光眼和年龄相关性疾病等，都可以用患者的眼底OCT图像进行检测。

目前，采用OCT图像对患者的眼底血管进行检测的过程中，往往需要对患者的眼底血管进行定位和分离。但是，目前对于眼底血管的定位方法，其定位精度不高，不仅需要进行大量的人工干预，而且往往还不能直接分离出眼底血管图像，从而严重影响了检测过程的可靠性和准确性。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种可靠性高、准确性高且科学简单的基于OCT图像的眼底血管定位方法。

本发明的目的之二在于提供一种包括了所述基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法。

本发明提供的这种基于OCT图像的眼底血管定位方法，包括如下步骤：

S1.获取眼底血管的OCT图像；

S2.采用梯度阈值法对步骤S1获取的眼底血管的OCT图像进行感兴趣区域(regionof interest，ROI)提取；

S3.采用自适应种子点区域生长算法对步骤S2提取的感兴趣区域进行血管分割，从而得到最终的眼底血管图像数据。

步骤S2所述的采用梯度阈值法对获取的眼底血管的OCT图像进行感兴趣区域提取，具体为采用如下步骤进行提取：

A.在OCT图像中，统计每一列像素在垂直方向上的梯度值；

B.统计步骤A中像素的梯度值大于设定的第一阈值的列的数目；

C.若步骤B得到的列的数目大于或等于设定的第二阈值，则将该列作为感兴趣区域的候选集；

D.将步骤C得到的候选集所在列的像素置为0，同时选择像素总和等于0的所有列，并在其中找到最小列和最大列；(设置一个空的数组col来存放候选集所在列，col计算为：if(p(j)＝＝0)，则将j并入到col中，其中j为变量,p(j)为图像中第j列的像素总和；最小列和最大列为col数组中的最小值和最大值。可以由matlab中find函数直接求得)；

E.根据步骤D得到的最大列、最小列和图像列的大小，采用如下规则计算得到图像：