一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法技术

本发明专利技术公开了一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，包括：基于OCT扫描小鼠后极部眼底，获取小鼠后极部眼底病灶图像；基于小鼠后极部眼底病灶图像获取病灶分布坐标；基于病灶分布坐标构建病灶分布规律坐标图；基于病灶分布规律坐标图获取病灶象限分布情况并计算统计各象限病灶数量。该方法整合了小鼠模型视网膜病灶的横断面分层信息（OCT）和象限位置分布信息（眼底照相），较全面地反映了小鼠视网膜病灶的位置情况。本发明专利技术提出的方法为视网膜病变的动物模型研究提供一种合适的图像分析方法。的动物模型研究提供一种合适的图像分析方法。的动物模型研究提供一种合适的图像分析方法。

【技术实现步骤摘要】
一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法


[0001]本专利技术属于生物医学
，特别是涉及一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法。

技术介绍

[0002]视网膜疾病的研究中常用到小鼠模型。对小鼠模型视网膜表型特征的研究常采用的影像学方法是光学相干断层扫描(OCT)。根据视频杂志JoVE中发表的有关OCT在视网膜病变小鼠模型中的应用的论文描述（ISSN：1940
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087X），OCT是一种可为组织提供活体高分辨率和横断面成像的成像技术，尤其适用于视网膜的无创检查。另外，OCT可以用于量化一些重要的生物标志物，如视网膜厚度和视网膜神经纤维层厚度，被广泛应用于眼科诊疗，作为诊断、随访和治疗视网膜疾病患者的重要工具。OCT还可以为了解视网膜疾病的发病机制提供线索，除了应用于临床诊疗外，还可以用于动物研究。在动物研究中，虽然病理学是形态学特征的金标准，但OCT拥有活体内无创成像和纵向随访的优势，有利于观察视网膜病变发生和发展的过程。而且在视网膜病变动物模型的研究中，OCT的表现是与组织病理学密切相关的。在生物医学研究中，小鼠是最常用的动物。然而，由于小鼠眼球体积小，给OCT成像带来了技术上的挑战。论文1940
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087X已利用文字、图片及视频详细介绍了如何利用OCT对小鼠的视网膜进行检查，包括如何发现视网膜病灶、如何分析视网膜病灶的形态特征以及如何测量视网膜厚度。
[0003]专利CN201310357899.8公开了一种活体小鼠视网膜多参数测量的方法，该方法使用OCT仪扫描小鼠视网膜眼底图像，采用高清单线扫描模式得到小鼠全视网膜的断层图像并测得小鼠视网膜上各层的厚度；采用视网膜容积模式测得小鼠视网膜9个子区域的平均厚度和容积，并三维重建小鼠视网膜的形态；采用视盘扫描模式获得视网膜神经纤维层的连续厚度数据。但是该方法主要针对的是视网膜厚度和整体形态的分析，并没有视网膜病灶的针对性分析方法。
[0004]专利CN201910188403.6利用深度学习模型中的卷积神经网络算法构建分类器，实现视网膜病变的分类，并利用图像分割算法实现对病灶的提取和视网膜分层。但是这种方法需要一定的研究条件，尤其是需要人工智能实验平台。在临床诊疗的现实工作中，并不是所有的医疗单位都具备这样的条件。而在动物模型的实验研究中，更难具备这样的研究条件。对于动物实验，这种方法成本过高，可操作性差。
[0005]由于小鼠视网膜无黄斑，因而在眼底拍照时小鼠无法固视，眼底照中视网膜旋转的方向也不固定。在小鼠视网膜病变的研究中，病灶的精确定位较困难。由于OCT呈现的是视网膜的横断面情况，通过对视网膜病变小鼠模型的OCT检查我们可以判断出视网膜上某个病灶侵犯视网膜的哪个分层。然而，单有横断面信息并不能反映病灶的整体位置特征。目前也缺乏一种简易直观的分析方法可以结合病变的横断面信息和象限分布信息。在小鼠视网膜病变模型的研究中，目前未发现利用OCT数据和眼底照反映视网膜病灶分布规律的分析方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，以解决上述现有技术存在的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，包括：基于OCT扫描小鼠后极部视网膜，获取小鼠后极部视网膜病灶图像；基于所述小鼠后极部视网膜病灶图像获取病灶分布坐标；基于所述病灶分布坐标构建病灶分布规律坐标图；基于所述病灶分布规律坐标图获取视网膜分层分布情况并计算统计病灶分布象限；基于所述视网膜分层分布情况统计病灶数量。
[0008]可选地，基于OCT扫描获取小鼠后极部眼底病灶图像视网膜的过程包括：基于OCT的扫描位置获取扫描线与标记点；以经过视乳头水平方向或垂直方向的扫描线作为起始进行扫描，以一个所述标记点的宽度移动扫描线并按照上方
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下方
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鼻侧
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颞侧的顺序进行密集扫描，观察是否有病灶；发现病灶时，将所述标记点移动到病灶后摄取图片。
[0009]可选地，若扫描到的病灶较大，或连续扫描到同一个病灶时，则摄取小鼠后极部视网膜OCT图像上病灶特征最明显处的图片。
[0010]可选地，所述病灶分布坐标数据包括病灶所在的视网膜分层与病灶中心坐标，基于所述小鼠后极部眼底病灶图像获取病灶分布坐标的过程包括：基于所述小鼠后极部眼底病灶图像获取并标记病灶所在的视网膜分层；测量所述小鼠后极部眼底病灶图像中病灶中心与视乳头中心之间的直线距离；所述视乳头中心为小鼠后极部的中心；测量所述小鼠后极部眼底病灶图像中病灶中心到视乳头中心连线与底边之间的角度，其中所述底边为上方视网膜中最直最粗且无分支的血管；构建坐标系，基于病灶中心与视乳头中心之间的直线距离与病灶中心到视乳头中心连线与底边之间的角度获取病灶中心坐标。
[0011]可选地，基于病灶中心与视乳头中心之间的直线距离与病灶中心到视乳头中心连线与底边之间的角度获取病灶中心坐标的过程包括：将视乳头中心作为坐标0点，将病灶中心与视乳头中心之间的直线距离、病灶中心到视乳头中心连线与底边之间的角度代入正弦公式与余弦公式，分别计算病灶中心到视乳头中心连线投影到所述坐标系x轴及y轴上的值获取所述病灶中心坐标。
[0012]可选地，基于所述病灶分布坐标数据构建病灶分布规律坐标图的过程包括：将视网膜分层设置为分类变量，对视网膜分层情况进行分类标记，用数字编号表示；基于每一个病灶的x轴坐标、y轴坐标和视网膜分层编号生成病灶分布规律坐标图。
[0013]可选地，基于所述病灶分布规律坐标图获取视网膜分层分布情况并计算统计病灶分布象限的过程包括：基于IF函数工具计算病灶坐标所在的象限并记录，若象限中无病灶发生，则记录为0；当病灶位于第一象限时，记录为1，位于第二象限时记录为2，位于第三象限时记录为3，位于第四象限时记录为4，位于坐标轴时记录为5；
将记录结果按照眼别、鼠型、位置进行分类整理，采用t检验进行统计分析，生成分布象限直方图。
[0014]可选地，基于所述视网膜分层分布情况统计病灶数量的过程包括：根据OCT中病灶累计的视网膜分层情况，基于t检验分别统计病灶数量，生成病灶数量直方图。
[0015]本专利技术的技术效果为：本专利技术提到的方法只需测量两个参数：一个是cSLO眼底照上病灶与视乳头中心的距离，一个是病灶中心—视乳头中心连线与上方视网膜静脉形成的角度。根据这两个参数，通过两线平行，内错角相等的定理及三角函数规律，得到了病灶的坐标，实现了病灶中心点的坐标标记。将病灶坐标与病灶累及的视网膜分层结合，推演出一个坐标图，直观地呈现出视网膜病灶的分布规律。这种方法整合了小鼠模型视网膜病灶的横断面分层信息（OCT）和象限位置分布信息（眼底照相），较全面地反映了小鼠视网膜病灶的位置情况。本专利技术提出的方法为视网膜病变的动物模型研究提供一种合适的图像分析方法。
[0016]本专利技术中提到的角度测量方法解决了拍照时小鼠眼球旋转致视网膜方向不固定的问题。由于小鼠视网膜无黄斑，因而在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于OCT扫描小鼠后极部视网膜，获取小鼠后极部视网膜病灶图像；基于所述小鼠后极部视网膜病灶图像获取病灶分布坐标；基于所述病灶分布坐标构建病灶分布规律坐标图；基于所述病灶分布规律坐标图获取视网膜分层分布情况并计算统计病灶分布象限；基于所述视网膜分层分布情况统计病灶数量。2.根据权利要求1所述的小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，其特征在于，基于OCT扫描小鼠后极部视网膜的过程包括：基于OCT的扫描位置获取扫描线与标记点；以经过视乳头水平方向或垂直方向的扫描线作为起始进行扫描，以一个所述标记点的宽度移动扫描线并按照上方
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下方
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鼻侧
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颞侧的顺序进行密集扫描，观察是否有病灶；发现病灶时，将所述标记点移动到病灶后摄取图片。3.根据权利要求2所述的小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，其特征在于，若扫描到的病灶较大，或连续扫描到同一个病灶时，则摄取小鼠后极部视网膜OCT图像上病灶特征最明显处的图片。4.根据权利要求1所述的小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，其特征在于，所述病灶分布坐标数据包括病灶所在的视网膜分层与病灶中心坐标，基于所述小鼠后极部眼底病灶图像获取病灶分布坐标的过程包括：基于所述小鼠后极部眼底病灶图像获取并标记病灶所在的视网膜分层；测量所述小鼠后极部眼底病灶图像中病灶中心与视乳头中心之间的直线距离；所述视乳头中心为小鼠后极部的中心；测量所述小鼠后极部眼底病灶图像中病灶中心到视乳头中心连线与底边之间的角度，其中所述底边为上方视网膜中最直最粗且无分支的血管；构建坐标系，基于病...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩宇，麦小婷，黄少芬，张美琴，
申请(专利权)人：汕头大学，
类型：发明
国别省市：