基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法，包括步骤：S1、对原始图像进行去噪处理；S2、对去除噪声后的图像，计算图中所有节点权重，形成权重图；S3、采用自动初始化端点的方法在权重图上定义最短路径算法的起点和终点；S4、在权重图上用带回溯的最短路径算法计算并寻找起点与终点间的最小累计代价路径；S5、在得到的最小累计代价路径中去除自定义端点时添加的辅助列，得到相干光断层图像中其中一层的层分割结果；限制图像搜索区域，重复上述步骤S3‑S5，最终得到相干光断层图像中所有层的分割结果。该分割方法避免了传统方法中的短路问题且适用于正常与受病变影响相干断层图像的分割，具有高准确性和灵活性。

Layer Segmentation of Coherent Optical Tomography Based on Backtracking Shortest Path Algorithm

The invention discloses a layer segmentation method of coherent optical tomography image based on Backtracking shortest path algorithm, which includes steps: S1, denoising the original image; S2, calculating the weights of all nodes in the image after noise removal to form a weight map; S3, defining the starting point and end point of the shortest path algorithm on the weight map by using the method of automatic initialization of endpoints; The shortest path algorithm with backtracking is used to calculate and find the minimum cumulative cost path between the starting point and the end point on the weighted graph; S5. Remove the auxiliary columns added when the user-defined endpoints are removed from the obtained minimum cumulative cost path, and get the segmentation results of one layer in the coherent optical tomography image; Restrict the image search area, repeat the above two steps, and finally get the coherent optical tomography. Segmentation results for all layers in the image. This segmentation method avoids the short-circuit problem in traditional methods and is suitable for the segmentation of normal and affected coherent tomographic images with high accuracy and flexibility.

【技术实现步骤摘要】
基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法
本专利技术涉及相干光断层图像处理
，特别是涉及一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法。
技术介绍
OCT(OpticalCoherenceTomography)，又称光学相干断层扫描成像，是一种新的层析成像技术，具有高分辨率，在生物内部结构上断层成像的特点。OCT之所以能够获得近显微分辨率的次表面图像，是因为它采用光波作为探测手段，而不是声波。光波的波长比声波的波长短，传播速度比声波快。OCT是基于低相干干涉技术发展的，近几十年来取得了巨大的进步。一代OCT又被称为时域OCT(TD-OCT)，每秒采集400张A扫描图，轴向分辨率为8微米到10微米。2011年出现了谱域OCT(SD-OCT)。目前商用的谱域OCT设备成像速度比时域OCT设备快10到100倍，轴向分辨率范围为3到7微米。最近又出现了扫源OCT(SS-OCT)，每秒钟可以采集超过十万张的A扫描图，轴向分辨率可以达到3微米。OCT可以对生物组织实时地成像，而不需要制备样品。它不涉及到离子辐射，对人体健康没有危害。OCT在许多领域得到迅速的发展，通过使用低相干干涉法，OCT可以从生物样本的反向散射剖面中提供高分辨率的横截面图像。这使得在疾病进展期间或在患者认识到视力变化(视敏度)之前，可以观察到视网膜的病理和形态学变化。在过去的二十年中，OCT已经成为一种成熟的影像学方法，被眼科医生广泛应用于视网膜和光学神经疾病的诊断。视网膜层的畸变是专家诊断年龄相关性黄斑变性，黄斑水肿和黄斑裂孔的重要信号。然而，手工层分割通常是一个耗时且可重复度差的过程。因此，OCT图像的自动或半自动分割方法是必要的。目前出现了一些自动或半自动的OCT层分割方法，这些方法大致可分为三类:基于A扫描的方法、基于B扫描的方法和基于三维体数据的方法。基于A扫描的方法可以在每一个A扫描剖面上检测到边界上的强度峰值点或谷值点，然后用模型拟合技术将检测到的点连接起来，形成一个平滑和连续的边界。然而，基于A扫描的方法大多不考虑探测点周围的信息，容易受到噪声的影响，因此，基于A扫描的方法的准确性和鲁棒性是有限的。基于B扫描的常用方法包括活动轮廓法、基于最短路径的图搜索方法以及统计学模型的方法。B扫描方法在一般情况下优于A扫描方法，然而，它们仍有可能无法检测到病变的视网膜结构。现有的基于体数据的分割方法主要采用基于3D图的方法和模式识别方法，但这些方法一般计算成本较高，模式识别方法通常需要包括由专家手动分割的训练数据来学习一种可行的分类模型。这些模式识别方法也在准确性和效率方面受到影响。尽管适用于正常图像或有限病理的图像算法已经取得了很大的进展，但对具有明显病理变化的视网膜图像层分割仍然是一个挑战。例如，在黄斑裂孔中，当中心区域出现严重变形时，上述方法将不能准确地进行分割。用于求解图中最短路径问题的算法称为“最短路径算法”，最常用的最短路径算法有:Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法。在最短路径法中，它通过在两个给定的点(起点和终点)之间的连通路径，以最小的累计代价来提取图像中的曲线状结构。但是传统最短路径算法具有短路问题，本专利技术提出改进的带回溯最短路径算法，可以有效避免短路径问题，适用于病变视网膜层结构分割图像。
技术实现思路
本专利技术为了克服以上技术的不足，提供了一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法。本专利技术克服其技术问题所采用的技术方案是：一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法，包括如下步骤：S1、对原始图像进行去噪处理；S2、对去除噪声后的图像，计算图中所有节点权重，形成权重图；S3、采用自动初始化端点的方法在权重图上定义最短路径算法的起点和终点；S4、在权重图上用带回溯的最短路径算法计算并寻找起点与终点间的最小累计代价路径；S5、在得到的最小累计代价路径中去除自定义端点时添加的辅助列，得到相干光断层图像中其中一层的层分割结果；限制图像搜索区域，重复上述步骤S3-S5，最终得到相干光断层图像中所有层的分割结果。本专利技术优选的，步骤S1中，采用BM3D算法进行去噪处理，该方法快捷方便。本专利技术优选的，步骤S2中，所述节点权重计算包括灰度权重、梯度权重和图像Gabor变换后的最大响应值权重。本专利技术优选的，步骤S4中，在权重图上用带回溯的最短路径算法计算并寻找起点与终点间的最小累计代价路径采用如下公式：其中，N表示当前的图像节点，表示当前图像节点向起始节点方向回溯长度l到前一个点N-l+1的累计代价；；节点Wi的代价计算公式如下：Wi＝r*Wigray+s*Wigrad+t*Wigabor*Dif其中，Wigray为节点的图像灰度值，Wigrad为梯度权值，Wigabor为节点的Gabor最大响应值，r，s，t是三个常数参数，r+s+t＝1。本专利技术的有益效果是：本专利技术的方法首先将病变的OCT图像去除噪声，基于降噪后的图像，计算图中所有节点权重图，然后通过自动初始化端点方法定义起点和终点，最后在权重图上用带回溯的最短路径算法计算起点和终点间的最小累计代价路径作为视网膜层分割结果。本专利技术的分割方法具有如下优点：(1)高准确性。本方法使用带回溯的最短路径算法，首次在该
使用，进行了病变相干断层图像层结构分割，避免了传统方法中的短路问题，与现有的方法相比，得到更好的分割效果和性能。(2)灵活性。本方法同样适用于正常相干断层图像的层结构分割，可以在正常图像上得到较好的分割结果图，具有较高的灵活性和适应性。附图说明图1为本专利技术实施例的流程示意图。图2为视网膜层结构示意图。图3(a)为Gabor变换前原图，图3(b)、图3(c)、图3(d)分别是沿30度方向、水平方向、垂直方向的响应图，图3(e)是Gabor变换后的最大响应图，图3(f)是Gabor后的方向信息图。图4是分割前原图。图5是图4的层分割结果图。图6是自动初始化起点终点的示意图。具体实施方式为了便于本领域人员更好的理解本专利技术，下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步详细说明，下述仅是示例性的不限定本专利技术的保护范围。本专利技术公开了一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法，下面以病变视网膜层为例并结合附图1-6说明其具体实施过程。步骤一、对原始图像进行去噪处理本专利技术所用到的视网膜图像数据带有噪声，会影响最终的图像分割结果，现有很多图像去噪方法，本实施例采用BM3D算法进行快捷方便的去噪处理，得到去噪后的图像。所述BM3D算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。步骤二、计算节点权重得到权重图经步骤一得到去噪后的图像后，第二步需计算去噪后图像上所有节点权重，在本实施例中，采用图像强度、梯度信息和Gabor方向信息进行节点权重计算，具体如下：首先，图像的强度权重计算。图像强度表示单通道图像像素的强度，在我们的数据集中，图像是灰度图像，所以强度是像素的灰度，在视网膜OCT图像中，本实施例强度权重的计算公式如下：其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对原始图像进行去噪处理；S2、对去除噪声后的图像，计算图中所有节点权重，形成权重图；S3、采用自动初始化端点的方法在权重图上定义最短路径算法的起点和终点；S4、在权重图上用带回溯的最短路径算法计算并寻找起点与终点间的最小累计代价路径；S5、在得到的最小累计代价路径中去除自定义端点时添加的辅助列，得到相干光断层图像中其中一层的层分割结果；限制图像搜索区域，重复上述步骤S3‑S5，最终得到相干光断层图像中所有层的分割结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于回溯最短路径算法的相干光断层图像的层分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对原始图像进行去噪处理；S2、对去除噪声后的图像，计算图中所有节点权重，形成权重图；S3、采用自动初始化端点的方法在权重图上定义最短路径算法的起点和终点；S4、在权重图上用带回溯的最短路径算法计算并寻找起点与终点间的最小累计代价路径；S5、在得到的最小累计代价路径中去除自定义端点时添加的辅助列，得到相干光断层图像中其中一层的层分割结果；限制图像搜索区域，重复上述步骤S3-S5，最终得到相干光断层图像中所有层的分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，采用BM3D算法进行去噪处理。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘小明，刘东，王少成，刘俊，张凯，胡威，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42