一种基于边界模糊程度的脉络膜新生血管活动性量化方法与流程

1.本发明涉及一种基于边界模糊程度的脉络膜新生血管活动性量化方法。


背景技术：

2.目前评估脉络膜新生血管(choroidal neovascularization,cnv)活动性的金标准是荧光素眼底血管造影(fundus fluorescein angiography,ffa)。ffa通过观察cnv渗漏程度可以确定cnv的活动性，但是ffa是一种侵入性的检查方法，且存在可能危及生命的严重过敏风险，难以频繁进行检查。光学相干断层成像(optical coherence tomography,oct)作为一种非侵入性、非接触、高分辨的生物组织成像设备，在眼科临床中，尤其是眼底疾病的诊断中，已经成为一种必不可少的检查手段。cnv在oct上表现为神经上皮层下或色素上皮层下中高反射团块，临床医师通过观察cnv周边网膜积液及边界模糊程度判断cnv的活动度，然而缺乏一种定量分析的手段。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于边界模糊程度的脉络膜新生血管活动性量化方法。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
5.一种基于边界模糊程度的脉络膜新生血管活动性量化方法，其步骤如下：
6.s1、利用oct获取视网膜黄斑区的图像数据，并从获取的图像数据中获取cnv边界；
7.s2、对图像数据进行预处理；
8.s3、将获取的cnv边界的点数据定义为(x
i
,y
i
)，i∈1，2...n,n为边界的点数，并对边界进行多次b样条曲线平滑，得到新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)，其中i∈1，2...m,m为重新采样的点数，并获取新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)的曲率并由此获得其法线方向以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心，沿曲线法线方向，采用二维线性插值法获取新的以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心的强度值i(x
″
)，x
″
为以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心，法线为轴向的像素点位置横坐标；
9.s4、对每一个强度值i(x
″
)进行曲线拟合，并获得cnv活动性量化指标i∈1，2...m,m为重新采样的点数。
10.s1中将采集的图像数据通过1:1像素大小导出，并采用多段线描记cnv边界。
11.s2中预处理包括中值滤波及高斯滤波两个步骤。
12.中值滤波以图像数据中的每个像素点为中心采用n
×
n窗，n为奇数，计算中值，并将该中值作为当前像素点的值。
13.高斯滤波对图像数据中的每个像素点采用n
×
n窗，n为奇数，应用高斯函数计算本身与相邻像素经过加权平均后的值作为当前像素点的值。
14.s3中，所述cnv边界采用三次b样曲线平滑处理。
15.s4中，以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心，沿法线方向取5个像素为半径的图像上像素进行采样，并获得强度值i(x
″
)＝i
min
(i
max
‑
i
min
)/(1 e
(bx
″
t)
)，其中x
″
为横坐标位置，i
max
和i
min
为曲线参数，表示最低亮度和最高亮度，b和t为拟合参数，b表示曲线的陡峭程度，t表示曲线的横向偏移。
16.本发明的有益效果：获取cnv边界，对边界上的点进行重新采样，通过对边界上的强度值进行曲线拟合，获得反映边界模糊程度的参数，进而将cnv的活动性通过参数b量化。
附图说明
17.图1为cnv活动性与边界模糊性的关系示意图，其中(a)和(b)为非活动的cnv病人早期和晚期ffa造影检查；(c)为(a)和(b)对应的黄斑区oct；(d)和(e)为非活动的cnv病人早期和晚期ffa造影检查；(f)为(d)和(e)对应的黄斑区oct。
18.图2为cnv活动性定量分析流程图。
19.图3为cnv边界定量分析示意图，(a)cnv边界上进行采样，其中蓝色的线为cnv的边界，黄色箭头为对应边界的位置的法线，红色为采样区域；(b)拟合活动性曲线，蓝色点为(a)图中红色重新采样值，红色曲线为拟合曲线，其陡峭程度表示边界的模糊程度，越陡峭表示边界约锐利。
20.图4为cnv边界法线方向示意图。
具体实施方式
21.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
22.本发明基于黄斑区oct图像，选取cnv病灶横径最大的断层图像，通过定量分析边界的模糊程度，对cnv活动性进行量化。
23.一种基于边界模糊程度的脉络膜新生血管活动性量化方法，其步骤如下：
24.s1、利用oct获取视网膜黄斑区的图像数据，并从获取的图像数据中获取cnv边界；本发明采用眼科临床常见的谱域oct系统(spectral
‑
domain oct)采集经过视网膜黄斑区的图像数据，将采集的图像数据通过1:1像素大小导出，并导入到imagej软件中，采用多段线描记cnv边界，描记结果如图3(a)中的蓝色线所示。
25.s2、对图像数据进行预处理；在对图像进行采样前，需要对图像进行预处理，主要为了去除oct图像上的噪声，以减少噪声对边界的影响。
26.s2中预处理包括中值滤波及高斯滤波两个步骤。
27.中值滤波以图像数据中的每个像素点为中心采用n
×
n窗，n为奇数，计算中值，并将该中值作为当前像素点的值。
28.高斯滤波对图像数据中的每个像素点采用n
×
n窗，n为奇数，应用高斯函数计算本
身与相邻像素经过加权平均后的值作为当前像素点的值。
29.s3、将获取的cnv边界的点数据定义为(x
i
,y
i
)，i∈1，2...n,n为边界的点数，并对边界进行多次b样条曲线平滑，得到新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)，其中i∈1，2...m,m为重新采样的点数，并获取新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)的曲率利用获得其法线方向以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心，沿曲线法线方向，采用二维线性插值法获取新的以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心的强度值i(x
″
)，x
″
为以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心，法线为轴向的像素点位置横坐标；
30.如图3(a)中红点所示的采样点，以其为中心，沿法线方向取5个像素为半径的图像上像素进行采样，并获得强度值，如图3(b)中的蓝点所示。
31.s4、以新均匀分布的采样点(x
′
i
,y
′
i
)为中心，沿法线方向取5个像素为半径的图像上像素进行采样，获得强度值i(x
″
)＝i
min
(i
max
‑
i
min
)/(1 e
(bx
″
t)
)，其中x为横坐标位置，i
max
和i
min
为曲线参数，表示最低亮度(非cnv位置)和最高亮度(cnv位置)，b和t为拟合参数，b表示曲线的陡峭程度，t表示曲线的横向偏移，使用非线性最小二乘法对每一个强度值i(x
″
)进行曲线拟合，针对每一个采样点均采用上述方式进行曲线拟合，进而获得代表cnv活动性的参数b
i
，i∈1，2...m,m为重新采样的点数，并获得cnv活动性量化指标
32.实施例不应视为对本发明的限制，但任何基于本发明的精神所作的改进，都应在本发明的保护范围之内。