一种OCT图像自动分割方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了OCT图像自动分割方法和相关设备，方法包括：提取步骤，提取视网膜色素上皮层RPE与脉络膜巩膜界面CSI的分层线信息；像素获取步骤，提取B

【技术实现步骤摘要】
一种OCT图像自动分割方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及图像分割技术，特别涉及一种OCT图像脉络膜血管自动分割的方法及相关设备。

技术介绍

[0002]OCT指的是光学相干断层成像技术，利用OCT进行脉络膜血管分割是定量分析人眼脉络膜参数时重要的先行环节。OCT的En
‑
face图像(C
‑
scan图像)可以显示脉络膜血管，然而En
‑
face图像中有视网膜血管投影，且难以显示脉络膜中的较小血管，影响脉络膜血管的观察与量化。因此，使用有效的脉络膜血管的图像分割技术分割脉络膜血管，并计算OCT血流造影图像(OCT
‑
A图像)，对观察量化脉络膜血管至关重要。
[0003]现有针对脉络膜血管的图像分割的技术多采用阈值分割、轮廓提取或深度学习的方法，然而以上分割技术存在精度低、速度慢和成像质量差的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，达到提升脉络膜血管的图像分割精度和速度，提高OCT血流造影图像质量的技术效果。
[0005]一种OCT图像自动分割方法，包括：
[0006]提取步骤，提取视网膜色素上皮层RPE与脉络膜巩膜界面CSI的分层线信息；
[0007]像素获取步骤，提取B
‑
scan图像每列的RPE位置与CSI位置附近的像素值；
[0008]插值步骤，根据OCT传播衰减模型，利用所述RPE位置与CSI位置附近的预设像素值，进行插值及运算，获取脉络膜血管初始分割结果。
[0009]可选地，提取步骤前，还包括：
[0010]构建步骤，包括：构建所述OCT的光传播衰减模型。
[0011]可选地，插值步骤后，还包括：二值化步骤，包括：对脉络膜血管初始分割结果进行二值化，并经过形态学操作以得到边缘平滑的脉络膜血管分割结果，并生成OCT
‑
A图像。
[0012]可选地，
[0013]插值步骤具体实现为：使用RPE位置与CSI位置附近的像素值对每一列的RPE与CSI之间位置的像素进行插值；
[0014]根据OCT成像模型，用RPE位置与CSI位置附近的像素值拟合光仅在其他脉络膜组织中的传播曲线，并根据拟合曲线的像素值，对每列的RPE与CSI之间的像素进行插值。
[0015]可选地，插值步骤中的运算具体实现为：
[0016]使用插值结果减去实际观测B
‑
scan图像得到脉络膜血管初始分割结果。
[0017]可选地，二值化步骤具体实现为：
[0018]对脉络膜血管初始分割结果进行高斯平滑处理；
[0019]使用最大类间方差算法对脉络膜血管初始分割结果进行二值化，获得二值化中间结果；
[0020]对二值化中间结果进行形态学操作，达到边缘平滑的脉络膜血管分割结果。并使用分割结果生成OCT
‑
A图像。
[0021]可选地，构建所述OCT的光传播衰减模型具体实现为：
[0022]利用比尔
‑
朗伯定律来描述脉络膜组织中传播时衰减的规律；
[0023]将散射部分作为入射光的分量求解光的后散射参量，并视脉络膜血管与脉络膜组织为均匀介质，计算第一吸收系数和第二吸收系数，以及，第一散射系数和第二散射系数，以拟合衰减曲线；
[0024]使用所述第一吸收系数和第一散射系数指示所述视脉络膜血管的衰减规律；
[0025]使用所述第二吸收系数和第二散射系统指示所述脉络膜组织的衰减规律。
[0026]可选地，提取视网膜色素上皮层RPE与脉络膜巩膜界面CSI的分层线信息，具体实现为：
[0027]使用最短路径搜索算法分别提取所述RPE与CSI的分层线信息。
[0028]一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及
[0029]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0030]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术实施例所述的所述的方法。
[0031]一种可读存储介质，存储有计算机可执行指令，可执行指令用于执行本专利技术实施例所述的方法。
[0032]本专利技术提出的OCT图像脉络膜血管自动分割方法，基于OCT的光传播衰减模型，不仅可以提高OCT图像中脉络膜血管的分割精度，对血管亮度不均匀、血管边界不清晰、对比度较差的B
‑
scan图像也有良好的处理能力，且计算简单，不需要去噪预处理，能够提高脉络膜血管自动分割的速度，还能够生成有清晰脉络膜血管结构的OCT
‑
A图像，并有效降低视网膜血管阴影对脉络膜血管OCT
‑
A图像的影响，从而达到提升脉络膜血管的图像分割精度和速度，提高OCT血流造影图像质量的技术效果。
附图说明
[0033]此处所说明的附图用来提供对专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0034]图1为本专利技术一实施例的OCT图像自动分割方法的流程步骤图；
[0035]图2为本专利技术一实施例的OCT图像自动分割方法的流程步骤图；
[0036]图3为本专利技术一实施例的OCT成像中的光传播过程流程图；
[0037]图4a为本专利技术实施例的光仅在脉络膜血管或其他脉络膜组织中传播时A
‑
scan的光强曲线示意图；
[0038]图4b本专利技术实施例的光在脉络膜血管和其他脉络膜组织中传播时A
‑
scan的光强曲线示意图；
[0039]图5为本专利技术实施例的实际观测的B
‑
scan图像；
[0040]图6a为本专利技术实施例的OCT图像自动分割方法的插值步骤流程图；
[0041]图6b为本专利技术实施例的RPE与CSI位置之间插值结果图像；
[0042]图7为本专利技术实施例的OCT图像自动分割方法的二值化步骤流程图；
[0043]图8为本申请实施例中的计算设备的结构示意图；
[0044]图9为本申请实施例中的可读介质结构示意图；
[0045]图10为本专利技术实施例的脉络膜血管初步分割结果图像；
[0046]图11为本专利技术实施例的图像二值化后的脉络膜血管分割结果图像；
[0047]图12为本专利技术实施例的脉络膜血管OCT
‑
A图像(左)与En
‑
face图像(右)对比图。
具体实施方式
[0048]为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，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。
[0049]脉络膜血管分割是使用光学相干断层成像技术(optical coherenc本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种OCT图像自动分割方法，其特征在于，包括：提取步骤，提取视网膜色素上皮层RPE与脉络膜巩膜界面CI的分层线信息；像素获取步骤，提取B
‑
scan图像每列的RPE位置与CSI位置附近的像素值；插值步骤，根据OCT传播衰减模型，利用所述RPE位置与CSI位置附近的预设像素值，进行插值及运算，获取脉络膜血管初始分割结果。2.根据权利要求1所述的OCT图像自动分割方法，其特征在于，提取步骤前，还包括：构建步骤，包括：构建所述OCT的光传播衰减模型。3.根据权利要求1所述的OCT图像自动分割方法，其特征在于，插值步骤后，还包括：二值化步骤，包括：对脉络膜血管初始分割结果进行二值化，并经过形态学操作以得到边缘平滑的脉络膜血管分割结果，并生成OCT
‑
A图像。4.根据权利要求1所述的OCT图像自动分割方法，其特征在于，插值步骤具体实现为：使用RPE位置与CSI位置附近的像素值对每一列的RPE与CSI之间位置的像素进行插值；根据OCT成像模型，用RPE位置与CSI位置附近的像素值拟合光仅在其他脉络膜组织中的传播曲线，并根据拟合曲线的像素值，对每列的RPE与CSI之间的像素进行插值。5.根据权利要求1所述的OCT图像自动分割方法，其特征在于，插值步骤中的运算具体实现为：使用插值结果减去实际观测B
‑
scan图像得到脉络膜血管初始分割结果。6.根据权利要求3所述的OCT图像自动分割方法，其特征在于，二值化步骤具体实现为：对脉络膜血管初始分割结果进行高...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶子沐，汪霄，杨志，
申请(专利权)人：图湃北京医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：