[发明专利]一种基于图像识别的锥细胞密度的计算方法

说明书

技术领域

本发明属于眼底显微成像、医学检测领域，具体的说本发明涉及一种基于图像识别的锥细胞密度的计算方法。

背景技术

视网膜共三级神经元，包括视锥、视杆细胞，双极细胞和神经节细胞。视锥细胞和视杆细胞属于一级神经元，他们感受外界光和图像信息并通过双极细胞，神经节细胞向视中枢传导。其中视锥细胞主要司明视觉，分辨精细形态和色觉，主要分布在视网膜的黄斑区（黄斑中心凹只有锥细胞），是视锐度即视力的形成的解剖和生理基础。而且在一些诸如视网膜色素变性，锥杆细胞营养不良等眼底疾病出现视力损害前很早就会有视锥细胞的改变。因此检测视锥细胞对于认识眼底疾病的发生发展过程，早期诊断，监测病变发展，判断预后等方面有很重要的临床价值。

Liang等较早就提出利用自适应光学技术应用于人眼观测可以达到高分辨率眼底成像甚至还可以利用这项技术达到超视觉（Liang, J., D.R., et al. “Supernormal vision and high-resolution retinal imaging through adaptive optics.” J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis 11(11):2884-2892.(1997)）。其后Roorda将自适应光学技术和共焦眼底扫描计数相结合研发了第一台真正意义上的眼底自适应共焦激光扫描检眼镜（Roorda, A.,F., et al. “Adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy.” Opt Express 10(9): 405-412.(2002)）。眼底自适应共焦激光扫描检眼镜（AOSLO）能实时校正人眼像差，与目前普通的眼底成像设备相比，它可以直接在人体上观测到视网膜的细胞结构。因此改变了以往在对锥细胞的研究只能通过离体人眼球视网膜切片进行组织学研究或是通过动物实验进行研究的现状。目前国内外不同研究机构公开了利用自适应光学技术实现人眼视网膜显微成像的设备（JP2007-14569,99115051.1，201110293434.1），他们在AOSLO成像系统上进行不断的改进，实现获得更大视场，更为清晰的视锥细胞图像，但他们都没有提出进行锥细胞自动计数密度的方法。而如果要进行锥细胞分析必然要了解数量密度的改变情况，如果仅采用人工进行锥细胞密度的运算，耗时、耗力，必然会限制今后在临床的应用。

发明内容

为了解决背景技术中的不足，本发明公开的是一种锥细胞密度的计算方法。 

本发明所采用的技术方案是：一种基于图像识别的锥细胞密度的计算方法，其包括以下步骤：

（1） 通过扫描设备获得一段眼底锥细胞的视频图像,截取视频图像,选择待操作的视网膜区域，并将其保存为图像文件，选择图像文件中待计数锥细胞密度的区域作为候选区域；

（2）将候选区域内的像素大小（pixel²）通过I=                                                换算为视网膜实际大小（mm²），其中I为视网膜的实际大小，x为眼轴长度，为角膜顶点到眼第二节点的距离，为视角；

（3）识别待计数的候选区域内的锥细胞，并对锥细胞进行数量统计和计算相邻锥细胞间距离；

（4）将步骤（3）中得到的总锥细胞数除以步骤（2）中的到的视网膜实际面积获得步骤（1）中候选区域内的锥细胞密度。

所述扫描设备为眼底自适应共焦激光扫描检眼镜。

在所述步骤（2）中，将眼球看作是“四个共轴球面折射系统”组成的光学系统，包括角膜前后表面，和晶状体前后表面；利用近轴光学单球面折射和共轴球面折射系统的成像原理计算全眼系统的主点、焦点及节点，计算实际视网膜大小。

在所述步骤（2）中，应用Gullstrand-Emsley No.1模型眼计算视网膜的放大率， 

M=         ，并对扫描设备对视网膜放大率的影响进行校正，其中M为放大率， P为试戴镜的度数，d为镜眼距，y为角膜顶点到入瞳的距离。

所述步骤（3）中，包括以下步骤：步骤一、将扫描设备获取的锥细胞图由空间域转换为频域上的功率谱图，通过获得二维序列I＇，其中T1，T2是水平和垂直方向上的采样周期，是广义的噪声；

步骤二、读取图像文件后手动选取5个以上相邻的锥细胞，作为样本锥细胞利用周期图法估计锥细胞响应频率；