一种辅助OCT进行扫描的方法、PC终端、存储介质及系统与流程

一种辅助oct进行扫描的方法、pc终端、存储介质及系统
技术领域
1.本技术涉及oct扫描的技术领域，尤其是涉及一种辅助oct进行扫描的方法、pc终端、存储介质及系统。


背景技术：

2.oct(optical coherence tomography，光学相干层析成像，或称光相干断层成像)是一种高灵敏度、高分辨率、高速度、无入侵的成像方式，已被广泛应用于眼底疾病的诊断中，对眼科疾病的检测和治疗有着重要意义。
3.对于临床眼科后节oct系统，其主要功能在观测眼后节断层病变特征。随着oct扫描速度不断升高，oct的扫描方式也在不断升级，从早期的单线扫描、辐射线扫描、栅格扫描等间隔扫描方式向3d扫描、3docta扫描等全区域扫描方式变化。
4.但是对于全区域扫描方式而言，由于在慢扫描方向上受检测者眼部运动影响，其实际扫描区域会发生偏移，从而导致成像失败，因此利用slo检测眼部运动来调整扫描位置将是在oct扫描中一个必不可少的过程。
5.相对于已公开的眼底追踪技术，vienola k v,braaf b,sheehy c k,et al.real-time eye motion compensation for oct imaging with tracking slo[j].biomedical optics express,2012,3(11):2950-2963，其对消除眼部运动影响有很好的矫正效果，但是存在以下问题：1、对眼底扫描速度较高；2、对算法识别设备要求较高；3、对纵向大位移运动检测存在误判风险。


技术实现要素：

[0006]
为了辅助oct设备进行扫描位置调整，本技术提供一种辅助oct进行扫描的方法、pc终端、存储介质及系统。
[0007]
第一方面，本技术提供一种辅助oct进行扫描的方法，采用如下的技术方案：
[0008]
一种辅助oct进行扫描的方法，包括：
[0009]
获取第n份眼底图像和与其对应的参考图像；其中,l份眼底图像构成完整的一帧眼底图；
[0010]
判断当前眼底状态是否为偏移；
[0011]
若否，则执行接收步骤，所述接收步骤为接收新的眼底图像，n＝n 1，直至当前眼底状态为偏移状态；
[0012]
若是，则基于第n份眼底图像和与其对应的参考图像，在n份眼底图像中确定出所述第n份眼底图像的基准图像；
[0013]
基于所述第n份眼底图像、第n份眼底图像的基准图像和该基准图像的参考图像，得到所述第n份眼底图像的偏移系数。
[0014]
通过采用上述技术方案，基于眼底追踪技术，用低速slo成像辅助oct进行采集定位，pc终端接收slo设备发送的眼底图像，确定当前眼底状态，在当前眼底状态为偏移的情
况下，通过第n份眼底图像、第n份眼底图像的基准图像和该基准图像的参考图像，得到偏移系数，并将获取的偏移系数发送至oct设备，以便oct设备根据偏移系数对扫描位置进行调整；该方法对眼底采集速度和算法识别设备要求低，获取的偏移系数精准度高，能够有效辅助oct设备进行扫描。
[0015]
优选的，所述获取第n份眼底图像和与其对应的参考图像，包括：
[0016]
将在前获取的、同id的并且获取时间最接近的眼底图像作为第n份眼底图像的参考图像；其中，id表示眼底图像在整帧眼底图中的对应位置。
[0017]
优选的，所述判断当前眼底状态是否为偏移，包括：
[0018]
判断n是否不大于1；
[0019]
若是，则判定当前眼底状态为静止；
[0020]
若否，则判断n是否大于1，并且不大于l；
[0021]
若是，则判定当前眼底采集状态为正常；
[0022]
若否，则基于所述第n份眼底图像和与其对应的参考图像，判断所述当前眼底采集状态是否为正常；
[0023]
若是，则判断第n-1份至第n-m 1份眼底图像所对应的眼底采集状态是否均为正常；其中，m》l；
[0024]
若是，则获取在先眼底状态，判断所述在先眼底状态是否为运动；其中，所述在先眼底状态为所述第n-1份眼底图像所对应的眼底状态；
[0025]
若是，则判定所述当前眼底状态为偏移。
[0026]
优选的，所述基于所述第n份眼底图像和与其对应的参考图像，判断所述当前眼底采集状态是否为正常，包括：
[0027]
基于所述第n份眼底图像，确定当前眨眼状态；
[0028]
基于所述第n份眼底图像和第n份眼底图像的参考图像，确定当前眼动状态；
[0029]
判断是否所述当前眨眼状态为非眨眼，并且所述当前眼动状态为非眼动；
[0030]
若是，则判定所述当前眼底采集状态为正常；
[0031]
若否，则判定所述当前眼底采集状态为异常。
[0032]
优选的，所述判断第n-1份至第n-m 1份眼底图像所对应的眼底采集状态是否均为正常，包括：
[0033]
若否，则获取在先眼底状态，基于所述在先眼底状态，判断所述当前眼底状态为静止还是运动，返回所述接收步骤。
[0034]
优选的，所述基于所述在先眼底状态，判断所述当前眼底状态为静止还是运动，包括：
[0035]
判断所述在先眼底状态是否为运动；
[0036]
若是，则判定所述当前眼底状态为运动；
[0037]
若否，则判定所述当前眼底状态为静止。
[0038]
优选的，所述在n份眼底图像中确定出所述第n份眼底图像的基准图像通过如下方式获取：
[0039]
将在前获取的、同id的、眼底状态静止并且获取时间最接近的眼底图像作为第n份眼底图像的基准图像。
[0040]
第二方面，本技术提供一种pc终端，采用如下的技术方案：
[0041]
一种pc终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的辅助oct进行扫描的方法的计算机程序。
[0042]
通过采用上述技术方案，基于眼底追踪技术，用低速slo成像辅助oct进行采集定位，pc终端接收slo设备发送的眼底图像，确定当前眼底状态，在当前眼底状态为偏移的情况下，通过第n份眼底图像、第n份眼底图像的基准图像和该基准图像的参考图像，得到偏移系数，并将获取的偏移系数发送至oct设备，以便oct设备根据偏移系数对扫描位置进行调整；该方法对眼底采集速度和算法识别设备要求低，获取的偏移系数精准度高，能够有效辅助oct设备进行扫描。
[0043]
第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
[0044]
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行第一方面任一项所述的辅助oct进行扫描的方法的计算机程序。
[0045]
通过采用上述技术方案，基于眼底追踪技术，用低速slo成像辅助oct进行采集定位，pc终端接收slo设备发送的眼底图像，确定当前眼底状态，在当前眼底状态为偏移的情况下，通过第n份眼底图像、第n份眼底图像的基准图像和该基准图像的参考图像，得到偏移系数，并将获取的偏移系数发送至oct设备，以便oct设备根据偏移系数对扫描位置进行调整；该方法对眼底采集速度和算法识别设备要求低，获取的偏移系数精准度高，能够有效辅助oct设备进行扫描。
[0046]
第四方面，本技术提供一种辅助oct进行扫描的系统，采用如下的技术方案：
[0047]
一种辅助oct进行扫描的系统，包括pc终端、oct设备和slo设备；
[0048]
所述pc终端在获取触发命令之后，根据预设的采集模式，向所述slo设备发送眼底图像采集命令和所述采集模式；
[0049]
所述slo设备在接收所述采集命令和采集模式之后，根据所述采集模式，对整体采集区域进行划分，获取多个实际采集区域；按照所述实际采集区域，采集眼底图像，将采集的眼底图像依次发送至所述pc终端；其中，所述实际采集区域的个数为l个；
[0050]
所述pc终端在接收眼底图像之后，获取偏移系数，将所述偏移系数上传至oct设备。
[0051]
通过采用上述技术方案，基于眼底追踪技术，用低速slo成像辅助oct进行采集定位，pc终端接收slo设备发送的眼底图像，确定当前眼底状态，在当前眼底状态为偏移的情况下，通过第n份眼底图像、第n份眼底图像的基准图像和该基准图像的参考图像，得到偏移系数，并将获取的偏移系数发送至oct设备，以便oct设备根据偏移系数对扫描位置进行调整；该方法对眼底采集速度和算法识别设备要求低，获取的偏移系数精准度高，能够有效辅助oct设备进行扫描。
附图说明
[0052]
图1是本技术实施例提供的辅助oct进行扫描的方法的流程示意图。
[0053]
图2是本技术实施例提供的整帧眼底图的示意图。
[0054]
图3是本技术实施例提供的辅助oct进行扫描的方法的另一流程示意图。
[0055]
图4是本技术实施例提供的pc终端的结构示意图。
[0056]
图5是本技术实施例提供的辅助oct进行扫描的系统的结构框图。
具体实施方式
[0057]
为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0058]
本实施例提供一种辅助oct进行扫描的方法，应用于辅助oct进行扫描的系统，如图1所示，该方法的主要流程描述如下(步骤s101～s105)：
[0059]
步骤s101：获取第n份眼底图像和与其对应的参考图像；其中,l份眼底图像构成完整的一帧眼底图。
[0060]
本实施例中，获取触发命令；其中，触发命令可以为通过工作人员按下按钮来获取。
[0061]
在获取触发命令之后，根据预设的采集模式，向oct设备发送数据采集命令和采集位置数据，oct设备根据数据采集命令和采集位置数据进行扫描；同时向slo设备发送眼底图像采集命令和采集模式。
[0062]
slo设备在接收采集命令和采集模式之后，根据采集模式，对整体采集区域进行划分，获取多个实际采集区域；按照实际采集区域，采集多份眼底图像，将采集的眼底图像依次发送至pc终端；其中，实际采集区域的个数为l个。
[0063]
依次接收slo设备发送的n份眼底图像，将在前获取的、同id的并且获取时间最接近的眼底图像作为第n份眼底图像的参考图像；其中，id表示眼底图像在整帧眼底图中的对应位置。参照图2，图2中展示先后获取的3帧整帧眼底图,每l份眼底图像构成完整的一帧眼底图，图中的id表示眼底图像在整帧眼底图中的对应位置，眼底图像的参考图像与眼底图像的id相同，可见第n份眼底图像的追踪时刻和第n-1份眼底图像的追踪时刻所对应整帧眼底图的位置并不相同。假设图2(3)中id等于l的眼底图像为第n份眼底图像，则图2(2)中id等于l的眼底图像为第n份眼底图像的参考图像。
[0064]
步骤s102：判断当前眼底状态是否为偏移；若是，则执行步骤s103；若否，则执行步骤s105。
[0065]
具体的，参照图3中的具体步骤(步骤s1～s10)：
[0066]
步骤s1：判断n是否不大于1；若是，则执行步骤s2；若否，则执行步骤s3。
[0067]
步骤s2：判定当前眼底状态为静止，执行步骤s105。
[0068]
步骤s3：判断n是否大于1，并且不大于l；若是，则执行步骤s4；若否，则执行步骤s5。
[0069]
步骤s4：判定当前眼底采集状态为正常，执行步骤s8。
[0070]
步骤s5：基于第n份眼底图像和与其对应的参考图像，判断当前眼底采集状态是否为正常；若否，则执行步骤s6；若是，则执行步骤s7。
[0071]
在步骤s5中，基于第n份眼底图像，确定当前眨眼状态；基于第n份眼底图像和第n份眼底图像的参考图像，确定当前眼动状态。
[0072]
其中，确定当前眨眼状态的具体方法如下：
[0073]
提取第n份眼底图像的梯度参数，具体公式如下：
[0074]
gxn＝in(x，y)-in(x-1，y)；
[0075]
gyn＝in(x，y)-in(x，y-1)；
[0076]
其中，in(x，y)表示第n份眼底图像，gxn表示第n份眼底图像在横坐标上的梯度参数，gyn表示第n份眼底图像在纵坐标上的梯度参数。
[0077]
通过梯度参数，得到眨眼参数，具体公式如下：
[0078][0079]
其中，flag0表示眨眼参数。
[0080]
判断眨眼参数是否大于眨眼阈值；若是，则判定当前眨眼状态为眨眼；若否，则判定当前眨眼状态为非眨眼。
[0081]
确定当前眼动状态的具体方法如下：
[0082]
获取第n份眼底图像的初始偏移系数，初始偏移系数为第n份眼底图像和第n份眼底图像的参考图像之间的偏移系数，具体公式如下：
[0083][0084]
其中，dx(n)表示第一参数，dy(n)表示第二参数，[dx(n)，dy(n)]表示第n份眼底图像的初始偏移系数，g(in，rn)表示第n份眼底图像和第n份眼底图像的参考图像之间的偏移系数，rn和rn(x，y)均表示第n份眼底图像的参考图像。
[0085]
对in(x dx(n)，y dy(n))一阶泰勒展开，得到：
[0086]in
(x dx(n)，y dy(n))≈in(x，y) dx(n)*gxn dy(n)*gyn；
[0087]
因此可以得到：
[0088]
[dx(n)，dy(n)]≈pinv([gxn，gyn])*(r(x，y)-in(x，y))；
[0089]
这里pinv(
·
)表示矩阵广义逆运算。为了提升算法实时性，这里可以对图像进行降采样。
[0090]
判断是否第一参数大于眼动阈值，并且第二参数也大于眼动阈值；若是，则判定当前眼动状态为眼动；若否，则判定当前眼动状态为非眼动。
[0091]
判断是否当前眨眼状态为非眨眼，并且当前眼动状态为非眼动；若是，则判定当前眼底采集状态为正常；若否，则判定当前眼底采集状态为异常。
[0092]
步骤s6：判定当前眼底状态为运动，执行步骤s105。
[0093]
步骤s7：判断第n-1份至第n-m 1份眼底图像所对应的眼底采集状态是否均为正常；若否，则执行步骤s8；若是，则执行步骤s9；其中，m＞l。
[0094]
步骤s8：获取在先眼底状态，判断在先眼底状态是否为运动；若是，则返回步骤s6；若否，则返回步骤s2。
[0095]
其中，在先眼底状态为第n-1份眼底图像所对应的眼底状态，意思就是在第n-1份眼底图像成像时，眼底的状态。
[0096]
此时，已经得知当前眼底采集状态为正常。判断在先眼底状态是否为运动；若是，则判定当前眼底状态为运动；若否，则判定当前眼底状态为静止。
[0097]
在判断出当前眼底状态为静止还是运动之后，执行步骤s105。
[0098]
步骤s9：获取在先眼底状态，判断在先眼底状态是否为运动；若否，则则返回步骤s2；若是，则执行步骤s10。
[0099]
步骤s10：判定当前眼底状态为偏移。
[0100]
步骤s103：基于第n份眼底图像和与其对应的参考图像，在n份眼底图像中确定出
第n份眼底图像的基准图像。
[0101]
本实施例中，将在前获取的、同id的、眼底状态静止并且获取时间最接近的眼底图像作为第n份眼底图像的基准图像。假设图2(3)中id等于l的眼底图像为第n份眼底图像，图2(2)中id等于l的眼底图像所对应的眼底状态不是静止，图2(1)中id等于l的眼底图像所对应的眼底状态为静止，则图2(1)中id等于l的眼底图像为第n份眼底图像的基准图像。
[0102]
步骤s104：基于第n份眼底图像、第n份眼底图像的基准图像和该基准图像的参考图像，得到第n份眼底图像的偏移系数，执行步骤s105。
[0103]
本实施中，获取第n份眼底图像与其基准图像之间的偏移系数，该偏移系数为[dx1(n)，dy1(n)]，[dx1(n)，dy1(n)]＝g(in，bn)，g(in，bn)的计算原理与上述中g(in，rn)的计算原理一致，在此不再赘述。其中，in表示第n份眼底图像，bn表示第n份眼底图像的基准图像。
[0104]
获取第n份眼底图像的基准图像的初始偏移系数，该初始偏移系数为第n份眼底图像的基准图像和第n份眼底图像的基准图像的参考图像之间的偏移系数。该初始偏移系数为[dxb，dyb]，[dxb，dyb]的计算原理与上述中g(in，rn)的计算原理一致，在此不再赘述。值得注意的是，第n份眼底图像的基准图像在第n份眼底图像之前获取，因此，第n份眼底图像的基准图像的初始偏移系数在判断第n份眼底图像的基准图像的眼动状态时已经获取。
[0105]
接下来，获取第n份眼底图像的偏移系数，其具体计算公式如下：
[0106]
[dxn，dyn]＝[dxb，dyb] [dx1(n)，dy1(n)]；
[0107]
其中，[dxn，dyn]表示第n份眼底图像的偏移系数。
[0108]
综上，可以用下列公式判断当前眼底状态：
[0109][0110]
其中，h(n)表示当前眼底采集状态；f(n)表示当前眼底状态；h(n)&h(n-1)&......&h(n-m 1)&(n≥l)＝1表示h(n)＝1，h(n-1)＝1，h(n-2)＝1，h(n-3)＝1，h(n-4)＝1，并且n≥l；h(n)&h(n-1)&......&h(n-m 1)&(n≥l)＝0表示在连续l份眼底图像中，至少有一份眼底图像对应的当前眼底采集状态为静止。
[0111]
值得注意的是，当n不大于1时，第n份眼底图像的参考图像为第n份眼底图像自身。
[0112]
步骤s105：接收新的眼底图像，n＝n 1，并返回步骤s101。
[0113]
为了更好地执行上述方法的程序，本技术实施例还提供一种pc终端，如图4所示，pc终端200包括存储器201和处理器202。
[0114]
pc终端200可以以各种形式来实施，包括手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑和台式计算机等设备。
[0115]
其中，存储器201可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器201可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如接收新的眼底图像和获取第n份眼底图像的参考图像等)以及用于实现上述实施例提供的辅助oct进行扫描的方法的指令等；存储数据区可存储上述实施例提供的辅助oct进行扫描的方法中涉及到的数据等。
[0116]
处理器202可以包括一个或者多个处理核心。处理器202通过运行或执行存储在存
储器201内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器201内的数据，执行本技术的各种功能和处理数据。处理器202可以为特定用途集成电路(application specific integrated circuit，asic)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、数字信号处理装置(digital signal processing device，dspd)、可编程逻辑装置(programmable logic device，pld)、现场可编程门阵列(fie]d programmable gate array，fpga)、中央处理器(central processing unit，cpu)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器202功能的电子器件还可以为其它，本技术实施例不作具体限定。
[0117]
本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，例如包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该计算机可读存储介质存储有能够被处理器加载并执行上述实施例的辅助oct进行扫描的方法的计算机程序。
[0118]
本技术具体实施例仅仅是对本技术的解释，其并不是对本技术的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本技术的权利要求范围内都受到专利法的保护。
[0119]
为了更好地实施以上方法，本技术实施例还提供了一种辅助oct进行扫描的系统。
[0120]
图5为本技术实施例提供的一种辅助oct进行扫描的系统的结构框图，如图5所示，该装置主要包括pc终端301、oct设备302和slo设备303。
[0121]
pc终端301获取触发命令；其中，触发命令可以为通过工作人员按下按钮来获取。
[0122]
pc终端301在获取触发命令之后，根据预设的采集模式，向oct设备302发送数据采集命令和采集位置数据，并向slo设备303发送眼底图像采集命令和采集模式。
[0123]
其中，预设的采集模式可以为线采集模式或者块采集模式。
[0124]
slo设备303在接收采集命令和采集模式之后，根据采集模式，对整体采集区域进行划分，获取多个实际采集区域；按照实际采集区域，采集多份眼底图像，将采集的眼底图像依次发送至pc终端301；其中，实际采集区域的个数为l个，采集的其中l份眼底图像构成完整的一帧眼底图。
[0125]
参照图2，图2中展示的为线采集模式下的眼底图，图中的id表示眼底图像在整帧眼底图中的对应位置，眼底图像的参考图像与眼底图像的id相同。还可以采用不同的采集方式，例如，采用往返采集方式，意思就是按照先从上往下，然后从下往上，再重复从上往下，然后从下往上的顺序，获取的id的顺序为1,2,
……
,l,l,l-1,
……
，1,1,
……
；采用按照从上往下的顺序进行采集的采集方式，获取的id的顺序为1,2,
……
,l,1,2,
……
，l,1,
……
。
[0126]
slo设备303直接采集整帧眼底图所用的时间较长，将该时间定义为t。为了提高检测速率，slo设备303每采集到1/l帧眼底图像时，就将眼底图像传输至pc终端301，pc终端301依次对1/l帧眼底图像进行追踪检测，此时追踪速率将由原始1/t提升至l/t。
[0127]
线采集模式的原理是将整帧眼底图按照横向或纵向进行拆分，块采集模式的原理是将整帧眼底图既按照横向，也按照纵向进行拆分，其采集方式与线采集模式下的采集方式的原理一致，在此不再赘述。
[0128]
假设采用的为线采集模式，并且采用按照从上往下的顺序对眼底图像进行采集，
则将接收的第n-l份眼底图像作为第n份眼底图像的参考图像。同理，在n份眼底图像中确定出第n份眼底图像的基准图像通过如下方式获取：
[0129]
判断第(n-a*l)份眼底图像是否为静止状态；其中，a为正整数，a的初始值为1；若是，则将第(n-a*l)份眼底图像作为第n份眼底图像的基准图像；若否，则a＝a 1，并返回判断第(n-a*l)份眼底图像是否为静止状态的步骤。
[0130]
当为线采集模式并且仅采集1次时，采集位置数据包括(x0,y0),(x1,y0),
……
,(x
l
,y0)；当为块采集模式并且仅采集1次时，采集位置数据包括(x0,y0),(x1,y0),
……
,(x
l
,y0)；(x0,y1),(x1,y1),
……
,(x
l
,y1)；
……
,(x0,y
l
),(x1,y
l
),
……
,(x
l
,y
l
)。
[0131]
oct设备302在接收数据采集命令和采集位置数据之后，按照采集位置数据进行眼底数据采集，也就是按照采集位置数据进行扫描，将扫描的oct图像发送至pc终端301，pc终端301对oct图像进行显示。
[0132]
pc终端301在接收眼底图像之后，获取偏移系数，将获取的偏移系数上传至oct设备302。
[0133]
但是，在pc终端301判定出当前眼底状态为运动时，因为当前眼底状态为运动，则表示当前存在眼动或者眨眼情况，会导致oct设备302采集数据异常，因此pc终端301向oct设备302发送暂停采集数据命令，oct设备302在接收暂停采集数据命令之后，暂时眼底数据采集，也就是暂停扫描，在眼睛稳定后再继续扫描，从而避免在大位移场景下的误偏移操作，解决了对纵向大位移运动检测存在误判风险。
[0134]
上述实施例提供的方法中的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的pc终端，通过前述对辅助oct进行扫描的方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中的pc终端的实施方法，为了说明书的简洁，在此不再详述。