[发明专利]一种带有CSC病变的视网膜层自动分割方法及装置有效

专利信息
申请号: 201910085912.6 申请日: 2019-01-29
公开(公告)号: CN109859214B 公开(公告)日: 2021-02-23
发明(设计)人: 李登旺;孔问问;牛四杰;吴敬红;薛洁;陈美荣 申请(专利权)人: 山东师范大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 杨哲
地址: 250358 山东省*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 带有 csc 病变 视网膜 自动 分割 方法 装置
【说明书】:

发明公开了一种带有CSC病变的视网膜层自动分割方法及装置,接收正常视网膜图像的样本组,计算样本组中正常视网膜图像各层的厚度均值和标准差作为先验信息;接收待分割的SD‑OCT图像,对于每组图像数据中的第一张SD‑OCT图像基于先验信息和梯度信息进行分割;计算已分割SD‑OCT图像的视网膜厚度均值和标准差作为耦合信息,基于耦合信息和梯度信息对下一张SD‑OCT图像进行分割,直至完成全部SD‑OCT图像的分割。

技术领域

本公开属于图像自动分割的技术领域,涉及一种带有CSC病变的视网膜层自动分割方法及装置。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。

光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)是近年来发展较快的一种最具发展前途的新型层析成像技术,特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景,已在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用。

在视网膜病变中,存在中心性浆液性脉络膜视网膜病变(CSC)简称“中浆病”。采用光学相干断层扫描技术对视网膜进行扫描后,对带有CSC病变的SD-OCT图像进行组织分层有重要意义,一方面可以量化分析病变区域(CSC区域的容积、位置、轮廓);另一方面让医生手动分割是非常耗费时间的,自动分割可以有效提高医生的工作效率,并且可以避免医生的主观误差。

目前,有很多算法可以应用到视网膜层分割,比如基于水平集的算法,基于图论的算法和基于机器学习以及深度学习的算法。然而,由于病变区域的影响,目前存在的视网膜层分割的算法对于带有CSC病变的视网膜层分割并没有达到很好的效果。

发明内容

针对现有技术中存在的不足,本公开的一个或多个实施例提供了一种带有CSC病变的视网膜层自动分割方法及装置,该视网膜自动分割方法基于图论以及层间耦合信息,有效将带有CSC病变的视网膜层进行自动分割。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面,提供一种带有CSC病变的视网膜层自动分割方法。

一种带有CSC病变的视网膜层自动分割方法,该方法包括:

接收正常视网膜图像的样本组,计算样本组中正常视网膜图像各层的厚度均值和标准差作为先验信息;

接收待分割的SD-OCT图像,对于每组图像数据中的第一张SD-OCT图像基于先验信息和梯度信息构造权重函数,进行图像分割;

计算已分割SD-OCT图像的视网膜厚度均值和标准差作为耦合信息,基于耦合信息和梯度信息重构权重函数,对下一张SD-OCT图像进行分割,直至完成全部SD-OCT图像的分割。

进一步地,在该方法中,对接收的所述待分割的SD-OCT图像进行图像预处理,采用改进的双边滤波算法,抑制SD-OCT图像的散斑噪声。

进一步地,在该方法中,所述对于每组图像数据中的第一张SD-OCT图像基于先验信息和梯度信息进行分割具体包括:

采用先验信息和梯度信息构造权重函数,计算每组图像数据中的第一张SD-OCT图像中结点之间的权重,进行该图像的分割。

进一步地,在该方法中,所述基于耦合信息和梯度信息对下一张SD-OCT图像进行分割具体包括:

采用耦合信息和梯度信息构造权重函数,计算该耦合信息对应图像在每组图像数据中的下一张SD-OCT图像中结点之间的权重,进行下一张SD-OCT图像分割。

进一步地,在该方法中,图像分割出的图层包括ILM,IB-OPR_BMEIS Complex或BMEIS,OB_RPE以及IB_OPR。

进一步地,在该方法中,图像分割具体步骤包括:

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