[发明专利]基于反应扩散模型的三维脉络膜新生血管生长预测方法

说明书

本发明公开了一种基于反应扩散模型的三维脉络膜新生血管生长预测方法，包括以下步骤：图像预处理、网格化、建模、参数训练、生长预测。本发明融合了刚性配准、ISO2Mesh网格化方法、反应扩散模型、多项式数据拟合法等步骤，预测结果具有较高的准确性，能够有效的预测疾病的发展趋势，对于临床相关眼科疾病的诊断与治疗能起到重要的辅助作用。

技术领域

本发明涉及一种基于反应扩散模型的三维脉络膜新生血管生长预测方法，尤其是对SD-OCT(频域光学相干断层成像)的视网膜图像中的病变区域的生长预测方法，属于视网膜图像处理技术领域。

背景技术

脉络膜新生血管(choroid neovascularization,CNV)又称视网膜下新生血管，是来自脉络膜的病理性新生血管。CNV是发达国家老年人视力损害的主要原因之一，可发生于许多眼底疾病，如年龄相关性黄斑变性、中心性渗出性脉络膜视网膜病变、特发性脉络膜新生血管、病理性近视黄斑变性、眼组织胞浆菌病综合征等多种眼内疾病，因CNV管壁通透性较高，易出血和渗出，久之则形成瘢痕，造成黄斑部损伤，严重影响中心视力，甚至致盲。SD-OCT技术已经成为无损评估视网膜疾病的一种强有力的工具，它能提供快速的、高分辨率的、显示视网膜内部分层的三维图像，为临床眼科医生对疾病的诊断和治疗提供了帮助。在视网膜OCT图像中可以清晰的分辨出CNV病变区域的大小、形状、位置。在药物治疗的作用下，因病人体质不同，CNV疾病区域的生长和萎缩也不同，如果能够准确的预测CNV疾病区域的生长，就能辅助临床给予合适的药物治疗，然而目前还没有通过OCT图像对CNV进行生长预测的技术。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于反应扩散模型的三维脉络膜新生血管生长预测方法，借助科学研究方法明确脉络新生血管疾病区域的位置和大小，来协助医生对脉络膜新生血管疾病进行预判断，帮助临床眼科专家为病人提供更好的治疗方案。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于反应扩散模型的三维脉络膜新生血管生长预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)图像预处理：进行不同时间点OCT图像间的配准以及CNV疾病区域、外视网膜层、内视网膜层、脉络膜层的分割；

(2)网格化：采用ISO2Mesh网格化方法，将分割出来的外视网膜层、内视网膜层、脉络膜层、CNV疾病区域分别进行三角剖分，创建四面体网格；

(3)建模：对CNV疾病区域用反应扩散模型进行建模，模拟出疾病区域的生长变化过程；

(4)参数训练：依据重叠精度准则来创建目标函数，通过目标函数来寻找每个时间点的最优生长参数；

(5)生长预测：用多项式拟合方法对CNV生长参数进行拟合，得到生长曲线，将预测出来的图像与真实图像对比得到预测准确率。

所述步骤(1)图像预处理包括配准和分割：

(a)OCT图像配准

采用刚性变换对三维OCT图像进行配准，即通过平移、旋转和反转把一幅图像中的点(x,y,z)变换到点(x′,y′,z′)；本发明试验中共用到两个病人的数据，每月采一次OCT图像，共11个月，故要对22个时间点的数据进行配准。

(b)OCT图像分割

在医生的监督下，将视网膜分割为外视网膜层，内视网膜层、脉络膜层和CNV疾病区域四个部分。

所述步骤(2)中ISO2Mesh网格化方法是一种基于二值图像或者灰度图像的网格生成方法，包括原始图像处理、表面网格提取、表面重采样、多尺度或自适应四面体网格生成。