视网膜OCT体数据三维层状边界的提取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种视网膜OCT体数据三维层状边界的提取方法及系统，涉及医学图像技术领域，包括：S1：对视网膜OCT三维体数据进行竖直方向的差值滤波运算，以获得差值体数据；S2：计算获得边界指标体数据；S3：在所述边界指标体数据中进行查找，以获得当前边界的离散边界点；S4：对所述离散边界点的集合进行平滑操作，以获得当前边界；S5：判断是否已经获得了所述视网膜OCT三维体数据的所有边界，若是，则执行步骤S6，否则，根据当前边界更新所述视网膜OCT三维体数据，并更新所述差值滤波运算的卷积算子，返回步骤S1；S6：输出所述视网膜OCT三维体数据的所有边界。本发明专利技术具有以下优点：1.全自动；2.精确性；3.稳定性；4.高效性；5.应用性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像
，特别涉及一种视网膜OCT体数据三维层状边界的提取方法及系统。
技术介绍
光学相干层析(Optical Coherence ^Tomography，OCT)在近年来得到迅速推广，在医学领域获得了越来越广泛的应用，它的成像原理是通过测量物体后向散射或反射的光强对其进行断层成像。OCT技术具有实时性、无损性、高分辨率等重大优势，能够快速的生成组织内部的高分辨图像。OCT目前主要应用在眼科疾病和冠脉等疾病的诊断，视网膜OCT图像即为OCT设备对眼球中的视网膜成像得到的结果。但OCT图像中存在着由于各种因素导致的大量噪声，尤其是由于其使用的弱相干光的相干性导致的斑点噪声，严重降低了图像质量，模糊了图像中的有用边缘。再加上一些患者的视网膜中的病变，在OCT图像中对实际医疗应用有重要意义的视网膜内外的重要边缘普遍存在严重的模糊、断裂现象。近年来频域三维OCT设备的推广，使得OCT视网膜图像的主流为以三维体数据的形式提供，不过现有技术中还没有能够精确、高效并且稳定的方法及系统来提取重要视网膜组织层的边界。
技术实现思路
(一 )要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是如何精确、高效并且稳定的提取重要视网膜组织层的边界。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种视网膜OCT体数据三维层状边界的提取方法，包括以下步骤Sl 对视网膜OCT三维体数据进行竖直方向的差值滤波运算，以获得差值体数据；S2 通过所述差值体数据、以及所述视网膜OCT三维体数据的各个像素在竖直方向的坐标值进行计算，以获得边界指标体数据；S3 在所述边界指标体数据中进行查找，以获得当前边界的离散边界点；S4 对所述离散边界点的集合进行平滑操作，以获得当前边界；S5:判断是否已经获得了所述视网膜OCT三维体数据的所有边界，若是，则执行步骤S6，否则，根据当前边界更新所述视网膜OCT三维体数据，并更新所述差值滤波运算的卷积算子，返回步骤Sl ；S6 输出所述视网膜OCT三维体数据的所有边界。优选地，步骤S2中，所述边界指标体数据通过下式进行计算，Iijjjk = W1^Dijj, ,+W2^Yij Jjk其中，Y^k为视网膜OCT三维体数据，D^k为差值体数据，k为所述视网膜OCT三维体数据 M为边界维体数据的各个像素在竖直方向的坐标值，W1, W2均为与竖直坐标k成正比的非负实数，Ii j,k为边界指标体数据。优选地，步骤S2之前还包括以下步骤SO 对所述原视网膜OCT三维体数据进行平滑运算，以获得平滑体数据；步骤S2中，所述边界指标体数据通过下式进行计算，Iijjjk = W1^Dijj, ,+W2^Sij Jjk其中，S^k为平滑体数据，D^k为差值体数据，k为所述视网膜OCT: 的各个像素在竖直方向的坐标值，巧，W2均为与竖直坐标k成正比的非负实数，I 指标体数据。优选地，所述视网膜OCT三维体数据的所有边界包括RPE层边界、IS/OS层边界和 ILM层边界。优选地，步骤Sl中，所述差值滤波运算具体包括以下步骤Sll 以所述视网膜OCT三维体数据的某个像素为中心，与所述视网膜OCT三维体数据的其它相邻像素建立一个MXMXM个像素点组成的正方体，所述M为不等于1的正奇数；S12:根据当前边界对应的卷积算子，使所述正方体的中心之上的像素的亮度值之和减去所述正方体的中心之下的像素的亮度值之和，并以相减值的平均值作为所述正方体的中心的亮度值；S13 以其它像素作为所述正方体的中心，返回步骤S11，直至获得所述视网膜OCT 三维体数据的所有像素的亮度值，所述所有像素的亮度值构成差值体数据。优选地，设所述正方体的中心点为Kw^，在正方体上除中心外的点为YUj’k，沿竖直方向越向下，k值越大时，所述RPE层对应的卷积算子为权利要求1.一种视网膜OCT体数据三维层状边界的提取方法，其特征在于，包括以下步骤51对视网膜OCT三维体数据进行竖直方向的差值滤波运算，以获得差值体数据；52通过所述差值体数据、以及所述视网膜OCT三维体数据的各个像素在竖直方向的坐标值进行计算，以获得边界指标体数据；53在所述边界指标体数据中进行查找，以获得当前边界的离散边界点；54对所述离散边界点的集合进行平滑操作，以获得当前边界；S5:判断是否已经获得了所述视网膜OCT三维体数据的所有边界，若是，则执行步骤 S6，否则，根据当前边界更新所述视网膜OCT三维体数据，并更新所述差值滤波运算的卷积算子，返回步骤Sl ；S6 输出所述视网膜OCT三维体数据的所有边界。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述边界指标体数据通过下式进行计算，li.j.k = Wl*Di,j,k+W2*Yi,j,k其中，Y^k为视网膜OCT三维体数据，D^k为差值体数据，k为所述视网膜OCT三维体数据的各个像素在竖直方向的坐标值，W1, W2均为与竖直坐标k成正比的非负实数，Ii, j,k 为边界指标体数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2之前还包括以下步骤SO 对所述原视网膜OCT三维体数据进行平滑运算，以获得平滑体数据；步骤S2中，所述边界指标体数据通过下式进行计算，li.j.k = wdD^k+w^S^k其中，Su,k为平滑体数据，D^k为差值体数据，k为所述视网膜OCT三维体数据的各个像素在竖直方向的坐标值，Wl，W2均为与竖直坐标k成正比的非负实数，I^k为边界指标体数据。4.如权利要求1 3中任一项所述的方法，其特征在于，所述视网膜OCT三维体数据的所有边界包括RPE层边界、IS/OS层边界和ILM层边界。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤Sl中，所述差值滤波运算具体包括以下步骤511以所述视网膜OCT三维体数据的某个像素为中心，与所述视网膜OCT三维体数据的其它相邻像素建立一个MXMXM个像素点组成的正方体，所述M为不等于1的正奇数；512根据当前边界对应的卷积算子，使所述正方体的中心之上的像素的亮度值之和减去所述正方体的中心之下的像素的亮度值之和，并以相减值的平均值作为所述正方体的中心的亮度值；513以其它像素作为所述正方体的中心，返回步骤S11，直至获得所述视网膜OCT三维体数据的所有像素的亮度值，所述所有像素的亮度值构成差值体数据。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，设所述正方体的中心点为&，71^。，在正方体上除中心外的点为Yi, j,k，沿竖直方向越向下，k值越大时，所述RPE层对应的卷积算子为7.如权利要求1 3中任一项所述的方法，其特征在于，步骤S4中，所述平滑操作包括以下步骤551计算每个离散边界点的竖直方向的坐标值与其预设邻域内其他边界点的竖直方向的坐标平均值的差距；552在至少一个离散边界点对应的差距大于阈值时，将其竖直方向的坐标值用所述竖直方向的坐标平均值代替，并判断是否达到了预设迭代次数，若未达到预设迭代次数，则返回步骤S51，若所述离散边界点对应的差距均小于阈值或达到预设迭代次数，则将所述离散边界点的集合作为所述视网膜OCT体数据的边界。8.如权利要求1 3中任一项所述的方法，其特征在于，步骤S5中，根据当前边界更新所述视网膜OCT三维体数据时，将所述视网膜OCT三维体数据中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙延奎，张田，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：