三维视网膜OCT图像的血管检测和配准方法、设备及应用技术

本发明专利技术公开了一种三维视网膜OCT图像的血管检测和配准方法、设备及应用，所述的方法包括图像预处理步骤，根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；血管骨架提取步骤，基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；特征提取步骤，找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；配准步骤，基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型。该方法能够很好的消除散斑噪声的影响，实现视网膜SD‑OCT图像中血管自动检测和准确配准，对常见眼科疾病病程发展的评估以及医生术前术后治疗方案的确定起到了重要的辅助作用。

Three dimensional retinal OCT image blood vessel detection and registration method, equipment and Application

The invention discloses a method, equipment and application of a vascular detection and registration of a three-dimensional retinal OCT image. The method includes an image preprocessing step, which generates a vertical projection map in the corresponding position of the image according to the position of the retina in the blood vessel, and performs the image denoising and enhancement, and the extraction step of the vascular skeleton. Suddenly, the skeleton structure of the blood vessel is extracted based on the denoising and enhanced vertical projection graph; the feature extraction step is used to find the feature points of the matching between the target image and the image to be registered; the registration step, based on the extracted feature points, generates the rigid matching model between the target image and the image to be registered. This method can effectively eliminate the influence of speckle noise and realize automatic blood vessel detection and accurate registration in the retina SD OCT image. It plays an important role in the evaluation of the development of common ophthalmological diseases and the determination of the medical treatment plan of doctors before operation.

【技术实现步骤摘要】
三维视网膜OCT图像的血管检测和配准方法、设备及应用
本专利技术属于医学图像处理领域，具体涉及一种三维视网膜OCT图像的血管检测和配准方法、设备及应用。
技术介绍
视网膜是位于眼球后部的感光组织，它是人类视觉系统的重要组成部分。目前，SD-OCT技术已经成为无损评估视网膜疾病的一种强有力的工具，它能提供快速的、高分辨率的、显示视网膜内部分层的三维图像。对同一患者的纵向视网膜数据进行配准，能够有效的评估患者的病情发展，并且对医生的术前以及术后的治疗方案的确定提供有效的帮助。由于SD-OCT视网膜图像存在较强的散斑噪声，以及其独特的成像方式等因素，使得现有的用于MRI，CT等图像纵向数据配准的成熟的方法直接用于SD-OCT视网膜图像的配准难以取得理想的效果。主要技术缺陷表现在(1)基于灰度的配准方法受散斑噪声影响无法准确配准(2)眼动造成的B扫描方向数据的不连续性给现有的配准技术造成很大困难；(3)更重要的是，SD-OCT数据在A扫描方向有强相关性，但目前的配准方法都未考虑此成像特性，从而造成配准自由度过大的结果。到目前为止，还没有有关针对视网膜SD-OCT图像血管提取和配准完整方法的相关报道。因此本专利技术提供了一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，并将此方法应用于眼科疾病病程发展的评估和治疗方案中。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种三维视网膜OCT图像血管自动检测和配准方法及应用。实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，包括：图像预处理步骤，根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；血管骨架提取步骤，基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；特征提取步骤，找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；配准步骤，基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型。作为本专利技术的进一步改进，其中图像预处理步骤包括：视网膜内部分层步骤，对应于视网膜的生理解剖图采用三维图割技术将三维图进行分层；和图像的垂直投影及去噪步骤，选取血管所在位置分层图在垂直方向上的灰度投影图，之后先后采用直方图均衡化法对图像进行增强处理和维纳滤波法对投影图进行去噪。作为本专利技术的进一步改进，其特征在于：所述的三维图割技术采用边界代价函数法将图像分割为视网膜内部所对应的11个表面。作为本专利技术的进一步改进，其中所述的血管骨架提取步骤中，包括：血管检测步骤，基于海森矩阵的多尺度血管增强滤波器对血管的管状结构进行检测；血管骨架提取步骤，采用圆形结构体对血管进行腐蚀，直至血管管状结构为一个像素宽；和判断血管骨架提取结果步骤，采用阈值法对提取的血管骨架进行提纯。作为本专利技术的进一步改进，其中所述的判断血管骨架提取结果步骤中，包括：(1)所述的血管骨架尺寸小于设定的阈值为错误提取结果；(2)所述的血管骨架尺寸大于设定的阈值为正确提取结果。作为本专利技术的进一步改进，采用所述的图像预处理步骤和所述的血管骨架提取步骤同时处理目标图像和待配准图像。作为本专利技术的进一步改进：所述的特征提取步骤中包括采用加速稳健特征算法提取目标图像和待配准图像匹配的特征点；和采用随机抽样一致性方法对特征点进行优化。作为本专利技术的进一步改进，通过所述的加速算法计算目标图像和待配准图像特征点之间的最小距离，确定待配准图像中与目标图像中的任一特征点A相匹配的特征点。根据以上所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法在眼科疾病病程发展的评估和治疗方案中的应用。一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准设备，包括：图像预处理模块，被配置为根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；血管骨架提取模块，被配置为基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；特征提取模块，被配置为找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；配准模块，被配置为基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型。本专利技术的有益效果：本专利技术融合了三维图割技术对视网膜SD-OCT进行内部分层、直方图均衡化和维纳滤波法对垂直投影图像进行增强和去噪消除了散斑噪声的影响，之后用多尺度血管增强滤波器对血管的管状结构进行检测、基于SURF特征算法的特征计算和匹配以及随机抽样一致性方法对特征进行优化选择等步骤，首次实现了视网膜SD-OCT图像血管自动检测和配准，对于临床常见眼科疾病病程发展的评估以及医生术前术后治疗方案的确定起到了重要的辅助作用。附图说明图1为本专利技术所述的视网膜OCT图像血管的配准方法的过程框图；图2为视网膜的分层效果图；图3(a)为获取的第7层到第11层图像的垂直投影灰度图；图3(b)和图3(c)分别为图3(a)经图像增强处理和图像去噪处理后的投影图；图3(d)、图3(e)和图3(f)为血管骨架提取步骤过程中提取血管骨架的变化图；图4(a)和图4(b)分别为目标图像和待配准图像；图4(c)为目标图像和待配准图像特征点匹配结果图；图4(d)和图4(e)分别为配准前后目标图像和待配准图像的血管骨架的重叠图；图5为实现本专利技术所述方法的设备的功能示意框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。下面结合附图对本专利技术的应用原理作详细的描述。为了说明的简洁性，以下“三维视网膜OCT图像”简称“SD-OCT图像”本专利技术所述方法的基本框图如附图1所示，主要包括4个步骤：图像预处理，血管骨架提取，特征提取和配准。具体描述如下。(1)图像预处理图像预处理主要包括以下两个步骤：视网膜内部分层和图像的垂直投影及去噪。(a)视网膜内部分层视网膜内部分层对于分析视网膜病变如眼外伤的严重程度、黄斑水肿的形成等具有重要作用。采用多尺度三维图割技术并结合视网膜的生理解剖图将视网膜的SD-OCT图像自动分割成10层，产生11个表面，如图2所示，自上而下对应于视网膜生理解剖图的神经纤维层，神经节细胞层，内丛状层，内核层，外丛状层，外核层，内节层，外节层，维尔赫夫氏膜和视网膜色素上皮层。其中，所述的三维图割技术的基本思想是基于图论的方法，采用从粗糙到精细的不同分辨率，来检测视网膜的内部各表面。该技术采用基于边界的代价函数，当代价函数最小时，即找到各个表面。(b)图像的垂直投影及去噪完成了各分层的分割后，由于所需检测的血管主要位于视网膜的外核层到视网膜色素上皮层，可以将SD-OCT图像的第7表面和第11表面之间的灰度值数据提取出来，计算第7表面到第11表面之间垂直方向的灰度平均值以获得包含血管投影信息的垂直投影图，如图3(a)所示。由于SD-OCT图像散斑噪声的影响，垂直投影图也含有噪声，因此本专利技术首先用直方图均衡化方法首先对投影图进行图像增强处理，如图3(b)所示，接着用维纳滤波对投影图去噪，得到去噪后的图像，如图3(c)。(2)血管骨架提取准确的血管的检测和提取是SD-OCT图像配准的重要的一个步骤。然而，由于SD-OCT图像散斑噪声的影响，从SD-OCT图像中提取血管信息要比从眼底图像提取血管困本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，包括：图像预处理步骤，根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；血管骨架提取步骤，基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；特征提取步骤，找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；配准步骤，基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，包括：图像预处理步骤，根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；血管骨架提取步骤，基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；特征提取步骤，找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；配准步骤，基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型。2.根据权利要求1所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其中图像预处理步骤包括：视网膜内部分层步骤，对应于视网膜的生理解剖图采用三维图割技术将三维图进行分层；和图像的垂直投影及去噪步骤，选取血管所在位置分层图在垂直方向上的灰度投影图，之后先后采用直方图均衡化法对图像进行增强处理和维纳滤波法对投影图进行去噪。3.根据权利要求2所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其特征在于：所述的三维图割技术采用边界代价函数法将图像分割为视网膜内部所对应的11个表面。4.根据权利要求1所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其中所述的血管骨架提取步骤中，包括：血管检测步骤，基于海森矩阵的多尺度血管增强滤波器对血管的管状结构进行检测；血管骨架提取步骤，采用圆形结构体对血管进行腐蚀，直至血管管状结构为一个像素宽；和判断血管骨架提取结果步骤，采用阈值法对提取的血管骨架进行提纯。5.根据权利要求4所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈新建，潘玲佼，管丽玲，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32