分类法定量评估频谱光学相干层析图像杯盘比EI北大核心CSCD

在青光眼检测中,基于频谱光学相干层析图像较眼底图像具有更高的精确度和可靠性,为了克服眼底图像评估杯盘比精度不高的缺陷,提出一种基于频谱光学相干层析图像进行视网膜色素上皮层断点检测的杯盘比评估方法.首先利用主成分分析和支持向量机将频谱光学相干层析图像与其投影图像限定断点搜索区域,并对限定的图像区域进行断点识别;然后借助于类别标签矩阵对断点进行纠正;最后根据视杯视盘与断点的关系测量杯盘比.实验结果表明,该方法在准确检测视网膜色素上皮层断点、提高杯盘比测量精度方面效果显著.     

应用多尺度三维图搜索的SD-OCT图像层分割方法

频谱域光学相干层析技术(SD-OCT)是一种广泛应用于眼科领域的成像技术,视网膜组织层分割对视网膜疾病诊断起着至关重要的作用。传统的三维图搜索方法能够同时分割k(k≥1)个三维面,但其存在时间复杂度高、分割病变图像鲁棒性弱等问题。在传统三维图搜索模型的基础上引入多尺度思想,提出应用多尺度三维图搜索的SD-OCT视网膜图像分割方法。首先根据每个组织层的特点,为每层构造一个合理的顶点权重;然后利用相邻列的最大与最小高度差构造列约束限制,改进表面的平滑约束条件;最后利用低尺度的图像,应用三维图搜索方法进行粗分割,逐步向高一尺度应用三维图搜索方法进行单表面细分割。使用改进算法对3组正常眼睛及1组老年黄斑变性视网膜图像进行分割,并将结果与手动分割及传统三维图搜索方法进行比较,实验结果表明,改进算法能够准确有效地分割出3个层边界(边界位置绝对误差是3.86±2.50μm),并且接近于手动分割结果(3.78±2.76μm),优于传统三维图搜索方法(7.92±3.31μm)。