The invention discloses an algorithm for obtaining physiological retinal OCT image dynamic constraint graph search parameters based on its features, including the following steps: S01, image pre-processing, 3D OCT image of retina to optic center filtering; S02: retinal layers, the first layer to obtain a rough segmentation of retinal. The dynamic constraint parameters, dynamic constraint parameter of the accurate stratification of the first layer of retina based on 3D image alignment processing; accurate stratification on retinal eleventh layer; accurate stratification of seventh layers and ninth layers of retina; S03: segmentation of optic disc, cup area; S04: sieve plate boundary segmentation; S05: get physical the parameter information in the retinal image. The present invention can accurately segment the retina OCT images centered on the optic papilla and obtain an algorithm for obtaining the related physiological parameters.
【技术实现步骤摘要】
基于动态约束图搜索的视网膜OCT图像中生理参数获取算法
本专利技术涉及一种基于动态约束图搜索的视网膜OCT图像中生理参数获取算法,属于图像处理分析
技术介绍
目前现有的以视乳头为中心的视网膜图像分析方法,特别是视网膜一些生理参数获取方法主要是依赖于人工手动的测量,既浪费时间,又由于测量人的认知水平存在差异,使得视网膜的一系列生理参数获取速度慢、不精确。同时,目前国内外少数已有的视网膜图像分析及生理参数测量算法都只能获取部分参数信息,而且算法的鲁棒性及准确率都不理想。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是,提供一种基于动态约束图搜索算法来精确分割以视乳头为中心的视网膜OCT图像以及并获取相关生理参数的算法。为解决上述技术问题,本专利技术采用的技术方案为:基于动态约束图搜索的视网膜OCT图像中生理参数获取算法,包括以下步骤:S01:图像预处理,对以视乳头为中心的三维视网膜OCT图像进行滤波去噪处理;S02:视网膜分层,粗略分割视网膜第一层,获取动态约束参数,基于所述动态约束参数采用动态约束图搜索算法对视网膜第一层进行精确分层;基于B扫描切片中视网膜第一层精确分层结果对三维图像进行对齐处理,去除抖动干扰;基于第一层分层结果获取第十一层的动态约束参数,采用图搜索算法对视网膜第十一层进行精确分层;基于第十一层分层结果获取第七层和第九层的动态约束参数,采用多层同时分层的图搜索算法对视网膜第七层和第九层进行精确分层;S03:分割视盘、视杯区域,将所述视网膜第七层和第十一层之间的区域进行投影计算得到视网膜光密度图像,然后以视网膜光密度图像的中心点为原点极坐标 ...
【技术保护点】
基于动态约束图搜索的视网膜OCT图像中生理参数获取算法,其特征是,包括以下步骤:S01:图像预处理,对以视乳头为中心的三维视网膜OCT图像进行滤波去噪处理;S02:视网膜分层,粗略分割视网膜第一层,获取动态约束参数,基于所述动态约束参数采用搜索算法对视网膜第一层进行精确分层;基于B扫描切片中视网膜第一层精确分层结果对三维图像进行对齐处理,去除抖动干扰;基于第一层分层结果获取第十一层的动态约束参数,采用图搜索算法对视网膜第十一层进行精确分层;基于第十一层分层结果获取第七层和第九层的动态约束参数,采用多层同时分层的图搜索算法对视网膜第七层和第九层进行精确分层;S03:分割视盘、视杯区域,将所述视网膜第七层和第十一层之间的区域进行投影计算得到视网膜光密度图像,然后以视网膜光密度图像的中心点为原点极坐标展开,利用图搜索算法分割视盘内边界,所述视盘内边界与第十一层相交处即为视乳头的开口位置,与第一层、第十一层相交处连线即为视杯的边界位置,分别获取视盘区域、视杯区域以及视乳头开口位置;S04:筛板上边界分割,根据S03中获取的视杯区域位置信息,利用图搜索算法,在视网膜第一层下方视杯区域内进行分层操 ...
【技术特征摘要】
1.基于动态约束图搜索的视网膜OCT图像中生理参数获取算法,其特征是,包括以下步骤:S01:图像预处理,对以视乳头为中心的三维视网膜OCT图像进行滤波去噪处理;S02:视网膜分层,粗略分割视网膜第一层,获取动态约束参数,基于所述动态约束参数采用搜索算法对视网膜第一层进行精确分层;基于B扫描切片中视网膜第一层精确分层结果对三维图像进行对齐处理,去除抖动干扰;基于第一层分层结果获取第十一层的动态约束参数,采用图搜索算法对视网膜第十一层进行精确分层;基于第十一层分层结果获取第七层和第九层的动态约束参数,采用多层同时分层的图搜索算法对视网膜第七层和第九层进行精确分层;S03:分割视盘、视杯区域,将所述视网膜第七层和第十一层之间的区域进行投影计算得到视网膜光密度图像,然后以视网膜光密度图像的中心点为原点极坐标展开,利用图搜索算法分割视盘内边界,所述视盘内边界与第十一层相交处即为视乳头的开口位置,与第一层、第十一层相交处连线即为视杯的边界位置,分别获取视盘区域、视杯区域以及视乳头开口位置;S04:筛板上边界分割,根据S03中获取的视杯区域位置信息,利用图搜索算法,在视网膜第一层下方视杯区域内进行分层操作获得筛板上界的准确位置;S05:获取视网膜图像中的生理参数信息。2.根据权利要求1所述的基于动态约束图搜索的视网膜OCT图像中生理参数获取算法,其特征在于,S01中采用各向异性滤波进行滤波去噪处理,能够去除噪声干扰,同时保持视网膜图像的边界信息。3.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈新建,张秀兰,俞凯,李飞,
申请(专利权)人:苏州比格威医疗科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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