[发明专利]基于三维图搜索浆液性色素上皮层脱离的视网膜分割方法

权利要求书

1.基于三维图搜索浆液性色素上皮层脱离的视网膜分割方法，其特征在于,包括以下步骤，

步骤S01，图像预处理：进行OCT图像去噪和B扫描图像间的对齐；

步骤S02，内层视网膜各层次的分割：采用多分辨率图搜算法，依据分界面对比度从高到底的顺序依次分割，得到神经纤维层、神经节细胞层、内丛状层、内核层、外丛状层、外核层+内节层的分界面；

步骤S03，色素上皮层分割及视网膜底部估计：在外层视网膜区域，用不同的平滑度约束参数进行图搜算法得到有隆起区域的色素上皮层下界面和平滑的视网膜底部分界面；

步骤S04，色素上皮层脱离区域分割：色素上皮层下界面和视网膜底部分界面之间的区域为色素上皮层脱离区域，根据区域大小和亮度信息去除误检区域；

步骤S05，外层视网膜各层次的分割：根据色素上皮层下界面将图像平坦化后用图搜算法检测外层视网膜各层次，得到连接纤毛、外节层、维尔赫夫膜、色素上皮层的分界面。

2.根据权利要求1所述的基于三维图搜索浆液性色素上皮层脱离的视网膜分割方法，其他特征在于，步骤S01中OCT图像去噪具体包括以下步骤，采用一种快速双边滤波器对每个B扫描图像进行去噪后得到去噪后的三维图像，双边滤波结果如式（1a）：

Ipbf=1WpbfΣq∈SGσs(||p-q||)Gσr(Pp-Iq)Iq---(1a)]]>

其中Wpbf=Σq∈SGσs(||p-q||)Gσr(IP-Iq)---(1b)]]>

p为当前处理的像素点，q为p的邻域S中的像素点，I_p和I_q分别为p和q的灰度值，为滤波结果的灰度值，为归一化系数，和是标准差分别为σ_s和σ_r的高斯函数，σ_s和σ_r这两个参数分别根据图像尺寸大小和边缘对比度大小进行取值。