通过合并EDI‑OCT图像来分割SD‑OCT图像脉络膜的方法技术

本发明专利技术提供了一种通过合并EDI‑OCT图像来分割SD‑OCT图像脉络膜的方法，步骤包括：分割EDI‑OCT图像的内界膜、脉络膜以及脉络膜巩膜交界，分割SD‑OCT图像的内界膜和脉络膜；基于视网膜厚度和脉络膜的位置来配准EDI‑OCT和SD‑OCT图像，使EDI‑OCT图像的脉络膜巩膜交界分割结果嵌入到SD‑OCT图像中，视网膜厚度为内界膜与脉络膜之间的轴向距离；通过嵌入基于图像配准的EDI‑OCT图像的脉络膜分割，生成SD‑OCT图像的脉络膜巩膜交界特征空间；通过使用三维图搜索，在生成的SD‑OCT图像的脉络膜巩膜交界特征空间中分割SD‑OCT图像的脉络膜巩膜交界面，实现SD‑OCT图像脉络膜的分割。该方法通过自动分割高分辨率OCT图像的方法来测量脉络膜的厚度，分割更准确和稳定，在OCT图像中分割脉络膜更加高效。

By combining the EDI OCT method image segmentation SD OCT images of choroid

The present invention provides a method by combining EDI OCT image to OCT image segmentation SD choroid comprises the following steps: segmentation at the junction of ILM, EDI OCT images of the choroid and sclera choroid, SD OCT image segmentation internal limiting membrane and choroid; EDI OCT and SD to registration OCT images of retina and choroidal thickness based on the location of the choroid sclera EDI OCT image segmentation results junction embedded into SD OCT images, the axial distance between the retinal thickness of the inner limiting membrane and choroid; choroidal EDI by embedding OCT image segmentation based on image registration, choroid sclera generate SD OCT image boundary feature space; search through the use of three-dimensional map, in the choroid sclera SD OCT image generation junction feature space segmentation SD choroid sclera OCT image interface, the realization of SD OCT The segmentation of the choroid. The method can automatically measure the thickness of choroid by automatically segmenting high resolution OCT images. Segmentation is more accurate and stable. Segmentation of choroid in OCT images is more efficient.

【技术实现步骤摘要】
通过合并EDI-OCT图像来分割SD-OCT图像脉络膜的方法
本专利技术涉及一种图像分割方法，尤其是一种通过合并EDI-OCT图像来分割SD-OCT图像脉络膜的方法。
技术介绍
目前，通过自动分割高分辨率OCT图像的方法可以来测量脉络膜的厚度。在EDI-OCT图像中分割脉络膜多基于图像分割、图像搜索和结构相似性指引等方法来建模的基础上。有人提出了一种图像分割图形搜索的方法来从SD-OCT图像中获取脉络膜表面。也有人使用两阶段的统计模型从1060nm的OCT系统中分割出脉络膜。还有人用5个B扫描的均值EDI-OCT图像来进行脉络膜分割成像。然而随着OCT图像质量的不断提高，5个B扫描的EDI-OCT不足以来计算脉络膜的体积。SD-OCT图像有着较好的扫描线密度，但是对脉络膜的成像效果却不佳，尤其是对脉络膜下界的成像效果差，从而使得单纯通过SD-OCT获得脉络膜分割图像产生困难。目前脉络膜的体积测量主要通过人工分割或者依赖37个B扫描的SD-OCT图像半自动脉络膜分割方法。然而由于在SD-OCT图像中脉络膜下界的对比度很低，使得在SD-OCT图像中自动检测脉络膜的厚度和体积相当困难。因此本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种通过合并EDI‑OCT图像来分割SD‑OCT图像脉络膜的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，分割EDI‑OCT图像的内界膜、脉络膜以及脉络膜巩膜交界，分割SD‑OCT图像的内界膜和脉络膜；步骤2，基于视网膜厚度和脉络膜的位置来配准EDI‑OCT和SD‑OCT图像，使EDI‑OCT图像的脉络膜巩膜交界分割结果嵌入到SD‑OCT图像中，视网膜厚度为内界膜与脉络膜之间的轴向距离；步骤3，通过嵌入基于图像配准的EDI‑OCT图像的脉络膜分割，生成SD‑OCT图像的脉络膜巩膜交界特征空间；步骤4，通过使用三维图搜索，在生成的SD‑OCT图像的脉络膜巩膜交界特征空间中分割SD‑OCT图像的脉络膜巩...

【技术特征摘要】
1.一种通过合并EDI-OCT图像来分割SD-OCT图像脉络膜的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，分割EDI-OCT图像的内界膜、脉络膜以及脉络膜巩膜交界，分割SD-OCT图像的内界膜和脉络膜；步骤2，基于视网膜厚度和脉络膜的位置来配准EDI-OCT和SD-OCT图像，使EDI-OCT图像的脉络膜巩膜交界分割结果嵌入到SD-OCT图像中，视网膜厚度为内界膜与脉络膜之间的轴向距离；步骤3，通过嵌入基于图像配准的EDI-OCT图像的脉络膜分割，生成SD-OCT图像的脉络膜巩膜交界特征空间；步骤4，通过使用三维图搜索，在生成的SD-OCT图像的脉络膜巩膜交界特征空间中分割SD-OCT图像的脉络膜巩膜交界面，实现SD-OCT图像脉络膜的分割。2.根据权利要求1所述的通过合并EDI-OCT图像来分割SD-OCT图像脉络膜的方法，其特征在于，步骤1中，EDI-OCT图像和SD-OCT图像中的内界膜层分割均是基于玻璃体边界估计，EDI-OCT图像和SD-OCT图像中的脉络膜分割均是基于视网膜结构的RPE估计，EDI-OCT图像中的脉络膜巩膜交界边界是通过分析脉络膜脉管系统特征获得的。3.根据权利要求2所述的通过合并EDI-OCT图像来分割SD-OCT图像脉络膜的方法，其特征在于，步骤2中，视网膜厚度的计算过程为：令TiE(i＝1，2，…，5)为EDI-OCT图像中第i帧的视网膜厚度，令TiS(i1，2，…，128)为SD-OCT图像中第i帧的视网膜厚度，将TiE被调整到与TiS相同的宽度，再通过优化以下等式来估计x和y方向上的位移：式中，cx是每个B扫描的中间列，cy是SD-OCT图像中B扫描的中间数，常数△x和△y分别是x和y方向的cx和cy的B扫描的位移数，函数DT表示视网膜厚度差的和，w表示SD-OCT图像中B扫描的宽度，常数sx是x方向的开始位置，通过排除两端将配准区域限制在中心列中，由于EDI-OCT和SD-OCT图像之间的结尾可能不重叠，因...

【专利技术属性】
技术研发人员：范雯，邱奥望，袁松涛，刘庆淮，
申请(专利权)人：南京医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：江苏,32