[发明专利]一种黄斑区脉络膜毛细血管密度的分析算法

权利要求书

1.一种黄斑区脉络膜毛细血管密度的分析算法，所述的分析算法基于现有OCTA商业仪器所导出的视网膜浅层、深层和外层及CC四层enface血流图像和B-scan OCT结构图而计算分析CC毛细血管密度，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将原始脉络膜血流信号进行去除浅层血管伪影处理，其中原始脉络膜血流信号进行去除浅层血管伪影处理的操作步骤为：将实际测量的CC血流信号减去视网膜外层中的伪影信号，由于浅层视网膜血管的伪影信号强弱与所处组织的结构信号强弱呈正相关，因此在视网膜外层中的伪影信号乘以系数α进行矫正，可得如下公式(1)：

AC_CC＝A_CC-α*A_outer (1)

其中AC_CC指消除伪影后的CC血流信号，A_CC指实际测量的CC血流信号，A_outer指视网膜外层的血流信号，而系数α与组织结构信号相关，存在如下关系：

其中I_CC为CC的结构信号，I_outer为视网膜外层的结构信号，考虑到RPE层结构信号最强，因此默认I_outer取最大值，即255；

(2)将原始深层视网膜血流信号进行去除浅层血管伪影处理，其中原始深层视网膜血流信号进行去除浅层血管伪影处理的操作步骤为：由于深层视网膜的enface图像中存在浅层视网膜的血管伪影，我们利用以下方法进行消除，即公式(5)

AC_deep＝A_deep-γ*A_superficial (5)

其中AC_deep指消除伪影后的深层视网膜血流信号，A_deep指实际测量的深层视网膜血流信号，A_superficial指实际测量的浅层视网膜血流信号，系数γ与浅层和深层组织结构信息相关，由于浅层和深层结构信息接近，因此取γ为1；

(3)将去除浅层血管伪影处理后的脉络膜血流信号进行矫正RPE层遮蔽作用，其中进行矫正RPE层遮蔽作用的操作步骤为：

引入矫正系数β来对CC血流信号进行矫正，满足如下公式(3)：

RAC_CC＝β*AC_CC (3)

其中RAC_CC为矫正RPE层遮蔽作用后的CC血流信号，AC_CC指消除伪影后的CC血流信号；

矫正系数β与CC的结构信号呈负相关，同时取健康人群的β为1，因此矫正系数β满足公式(4)：

其中I_CC为CC的结构信号，I₀为健康人群的CC结构信号；

(4)对去除浅层血管伪影处理后的深层视网膜血流信号提取毛细血管血流信号；

(5)提取深层视网膜血管丛的血流信号作为脉络膜血流阈值:由于黄斑区深层视网膜enface图像中存在黄斑中心凹无血管区，因此可以手动提取FAZ边界，从而确定FAZ内部的血流信号作为深层视网膜毛细血管血流信号的阈值，即公式(6)

Threshold_deep＝average(AC_FAZ) (6)

其中Threshold_deep为深层视网膜毛细血管血流信号的阈值，AC_FAZ为消除伪影后的深层视网膜FAZ区的血流信号，average函数是求算术平均数；

根据Threshold_deep来对消除伪影后的深层视网膜血流信号进行鉴别，满足如下公式(7)：

其中PAC(i,j)为第i行第j列数据经过阈值处理后的深层毛细血管血流信号结果，AC_deep(i,j)指第i行第j列消除伪影后的深层视网膜血流信号；

因此CC血流阈值可以基于PAC(i,j)来获得，即公式(8)：

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

其中Threshold_CC为CC血流阈值，PAC为深层视网膜毛细血管血流信号，而average函数是求算术平均数，std函数是求标准差；

(6)求解脉络膜毛细血管密度:对CC血流信号进行二值化处理，鉴别血流信号与静态组织，即公式(9)：

其中PRAC(i,j)为第i行第j列CC血流信号数据经过二值化处理后的结果，其他符号说明同前；

最终求得CC毛细血管密度，即公式(10)：

其中VD为CC毛细血管密度，n和m分别为i和j所能取到的最大值。