基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法及系统技术方案

本发明专利技术属于水肿区域边界提取技术领域，公开了一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法及系统，基于生物启发的OCT图像去噪和平滑预处理；利用改进的SBGFRLS模型对OCT图像进行水肿区域边界提取。本发明专利技术基于结构保留导向视网膜图像滤波方法实现OCT图像的去噪和平滑预处理；本发明专利技术的SGRIF方法在提高图像质量的同时，保护了视网膜图像的结构，为水肿区域边界的高精确提取奠定了基础；本发明专利技术基于改进水平集的水肿区域边界提取，通过改进二值化高斯滤波水平集中的符号压力函数，使水平集演化曲线收敛到水肿区域内部，实现了DME的水肿区域边界高精准提取。

Bioinspired Edema Region Boundary Extraction Method and System for OCT Images

【技术实现步骤摘要】
基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法及系统
本专利技术属于水肿区域边界提取
，尤其涉及一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法及系统。
技术介绍
目前，最接近的现有技术：糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病最常见的并发症之一，全球糖尿病患者中DR的患病率约为25％。糖尿病患者由于糖尿病进而发展为糖尿病黄斑水肿(DME)，DME被认为是中枢性视力丧失的主要原因，因此，早期发现和检测DME对于DR的早治疗具有极大的指导作用。相干断层成像(OCT)是一种无创成像方式，可提供包括视网膜在内的形态学组织信息，是一种可视化水肿区域方法，已广泛用于DME区域的边缘检测。受OCT图像质量、水肿区域边界模糊性和形状多样化等影响，DME区域边界的高精准提取仍是一个亟待解决的问题。随着计算机科学的发展，计算机辅助诊断已能自动处理和分割图像。如Vincent等提出了水线(watershed)算法提取图像感兴趣区域；Osher等提出了水平集方法解决了曲线演化过程中的拓扑变化问题，应用于医学和航空领域的图像分割；Sobel等提出的Sobel算法和JCanny提出的Canny算法通过对图像的边缘检测实现医学图像的分析和处理；管建等人提出了K近邻分类指导的图割区域迭代分割算法，提高了分割算法的鲁棒性和准确性；Pham等提出了一种自适应模糊C均值方法分割强度不均匀的医学图像。生物启发是人类在生物的内在规律启发下，逐步形成的一种科学研究方法。1994年首届计算智能大会以“计算智能：模仿生命”为主题，引起了众多学者的研究热潮。如Bryson等模仿人类的神经元设计了反向传播神将网络算法；Dorigo等根据蚂蚁信息素觅食行为提出了蚁群算法；李晓磊等模仿鱼群觅食和集群游弋行为设计了人工鱼群算法；He等模仿群居动物等捕食的群体行为设计了群搜索算法。受OCT图像质量、水肿区域边界模糊性和形状多样化等影响，现有的OCT图像水肿区域边界提取存在如下问题：(1)受噪声等图像质量影响，现有方法在提取水肿区域边界时还存在误提取和过提取等现象；(2)受水肿区域边界模糊性影响，现有方法在水肿区域边界搜索时存在计算耗时高等问题；(3)受水肿区域形状多样化影响，现有方法的水肿区域边界提取的结果精度有待提高。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)受噪声等图像质量影响，现有方法在提取水肿区域边界时还存在误提取和过提取等现象。(2)受水肿区域边界模糊性影响，现有方法在水肿区域边界搜索时存在计算耗时高等问题。(3)受水肿区域形状多样化影响，现有方法的水肿区域边界提取的结果精度有待提高。解决上述技术问题的难度：受图像采集设备的影响，往往获取的图像存在噪声或者亮度不均匀等问题，使得边界提取时存在误提取和过提取等现象。OCT图像的水肿区域边界和周围的ROI区域灰度值相近，色彩边界不明显，精确提取难度较大。水肿区域的形状多样化，使得水肿边界的提取精度不高。解决上述技术问题的意义：使用基于生物启发的图像方法对OCT图像进行去噪平滑预处理，为水肿边界的提取奠定基础；使用改进的水平集模型进行收敛，实现高精度的边界提取。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法及系统。本专利技术是这样实现的，一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，包括以下步骤：步骤一，OCT图像预处理，采用基于生物启发的OCT图像去噪和平滑预处理；步骤二，对预处理后的OCT图像，通过改进的SBGFRLS模型对OCT图像进行水肿区域边界提取。进一步，所述步骤一的基于生物启发的OCT图像预处理包括：SGRIF方法由全局结构转移滤波器和全局边缘保持平滑滤波器组成。全局结构传递滤波器的目标代价函数为:λ(O-I)T(O-I)+(DxO-Vh)T(DxO-Vh)+(DyO-Vv)T(DyO-Vv)(1)。其中，Dx和Dy表示离散微分算子，i表示像素索引，表示计算梯度的算子，O和V分别表示输出图像和指导向量场，λ是一个参数控制O和V之间的权衡；通过求解以下线性方程得到输出图像O:其中，A是单位矩阵。输出图像O有时也需平滑，通过全局边缘保持平滑滤波器将输出图像分解为两层，滤波器表示为：其中，其中γ，θ和ε为400，300和1/6400。令(3)的导数为零，向量φ最小化上述代价函数(公式1)，通过求解以下方程计算：进一步，所述步骤二的利用改进的SBGFRLS的OCT图像水肿区域边界提取包括：采用改进的水平集模型对预处理后的OCT图像进行边界提取，水平集方法建立在动态隐式界面和偏微分方程(PDEs)上，其中，SBGFRLS模型、测地活动轮廓模型(GeodesicActiveContour,GAC)和Chan-Vese模型(C-V)都是图像分割方法。SBGFRLS模型利用spf函数替代GAC模型中边缘停止函数，同时借鉴C-V模型中图像全局信息的概念。其水平集方程为：其中，φ为水平集函数；α为常值速度；spf为符号压力函数，如公式(6)所示。符号压力函数spf为：spf函数的值域为[-1,1]，c1,c2表示轮廓内外图像亮度的平均值，可由式(7)求得。本专利技术的另一目的在于提供基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取系统，所述基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取系统包括：输入图像单元、预处理单元、中间OCT图像单元、边界提取单元和结果输出单元。输入图像单元，用于原始OCT图像的输入；预处理单元，用于基于生物启发的SGRIF方法实现OCT图像去噪和平滑预处理；中间OCT图像单元，用于显示预处理后的OCT图像；边界提取单元，用于利用改进的SBGFRLS方法实现OCT图像水肿区域边界提取；结果输出单元，用于显示水肿区域边界提取后的结果。本专利技术的另一目的在于提供一种实现所述基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法的信息数据处理终端。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法。综上所述，本专利技术的优点及积极效果为：本专利技术提供了一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，目的是实现OCT图像水肿区域的高精准自动提取。本专利技术通过引入生物启发的方法，借助计算机辅助诊断技术，设计了一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，实现糖尿病性黄斑水肿区域的高准确边界提取。本专利技术的实验数据OCT图像取自黄斑水肿的糖尿病患者。所有数据都是通过海德堡眼设备扫描仪(德国)获得的。人工分割的DME区域是由视网膜专家生成的。本专利技术的优点进一步体现在以下内容：(1)OCT图像质量增强：基于生物启发的OCT图像预处理，解决了图像存在噪声和图像边界模糊的问题，提高了OCT图像的对比度，并保持OCT图像水肿区域的边缘信息，为水肿区域边界的高精准提取奠定了较好的数据基础；(2)水肿区域边界提取计算效率方面：通过实验结果可看出，GAC模型受初始边界和边缘停止函数的影响，无法收敛到感兴趣区域(regionofinterest，ROI)，即无法提取水肿区域的边界；SBGFRLS模型可快速提取ROI的边界，但是无法收敛到ROI内部进一步提取出水肿区域的边界；C-V模型和本专利技术改进的模型均可实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，其特征在于，所述基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法包括以下步骤：步骤一，OCT图像预处理，采用基于生物启发的OCT图像去噪和平滑预处理；步骤二，对预处理后的OCT图像，通过改进的SBGFRLS模型对OCT图像进行水肿区域边界提取。

【技术特征摘要】
1.一种基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，其特征在于，所述基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法包括以下步骤：步骤一，OCT图像预处理，采用基于生物启发的OCT图像去噪和平滑预处理；步骤二，对预处理后的OCT图像，通过改进的SBGFRLS模型对OCT图像进行水肿区域边界提取。2.如权利要求1所述基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，其特征在于，所述步骤一的基于生物启发的OCT图像预处理包括：全局结构传递滤波器的目标代价函数为:λ(O-I)T(O-I)+(DxO-Vh)T(DxO-Vh)+(DyO-Vv)T(DyO-Vv)；其中，Dx和Dy表示离散微分算子，i表示像素索引，▽表示计算梯度的算子，O和V分别表示输出图像和指导向量场，λ是一个参数控制O和V之间的权衡；通过求解以下线性方程得到输出图像O；其中，A是单位矩阵；输出图像O有时也需平滑，通过全局边缘保持平滑滤波器将输出图像分解为两层，滤波器表示为：其中，其中γ，θ和ε为400，300和1/6400；令滤波器的导数为零，向量φ最小化所述代价函数公式，通过求解以下方程计算：3.如权利要求1所述基于生物启发的OCT图像水肿区域边界提取方法，其特征在于，所述步骤二的利用改进的SBGFRLS的OCT图像水肿区域边界提取包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜标，蒋沁，姚牧笛，张文苹，李超鹏，孙亚男，王振华，陶志富，
申请(专利权)人：南京医科大学眼科医院，
类型：发明
国别省市：江苏,32