[发明专利]一种三维非刚性光学相干断层扫描图像的配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像配准技术领域，特别是对三维OCT(光学相干断层成像)的扫描图像进行配准的三维非刚性光学相干断层扫描图像的配准方法。

背景技术

视网膜是脑部神经组织的延伸，具有复杂的多层次组织结构。SD-OCT技术能提供快速的、高分辨率的、显示视网膜内部分层的三维图像，可为临床眼科医生对疾病的诊断和治疗提供参考和帮助。视网膜OCT图像的配准对临床实践具有重要意义。

目前的视网膜OCT图像配准算法存在以下的缺陷：(1)大部分算法都不是完全意义上的三维配准算法，都是先对某一维或是某两维进行配准，然后再对剩下的维数进行配准，这样做会使得之前得到的配准结果在另外的维度上发生形变。(2)大部分已有的视网膜配准算法都是针对正常视网膜设计的，当视网膜组织由于病变产生较大的形变时，这些算法将失效。

脉络膜新生血管又称视网膜下新生血管，是来自脉络膜毛细血管的增殖血管，通过Bruch膜的裂口而扩展，位于Bruch膜与视网膜色素上皮之间、或神经视网膜与视网膜色素上皮之间、或位于视网膜色素上皮与脉络膜之间增殖形成。目前为止，还没有针对脉络膜新生血管的视网膜OCT图像的三维非刚性配准方法的相关报道。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：提供一种三维非刚性光学相干断层扫描图像的配准方法，将基于灰度和基于特征的配准方法进行结合，对三维OCT(光学相干断层成像)的扫描图像进行配准，提高配准结果的精确度和可靠性。

本发明采取的技术方案具体为：一种三维非刚性光学相干断层扫描图像的配准方法，包括步骤：

S1，对OCT扫描图像进行预处理，包括依次对OCT扫描图像进行OCT去噪、图像分层和图像投影，得到视网膜血管的二维投影图像；

S2，从视网膜血管的二维投影图像中提取血管图像；

S3，对提取的血管图像进行二维特征点的提取，根据得到的二维特征点返回到三维空间得到三维特征点；

S4，对固定图像以及待配准图像进行基于特征点的仿射变换，得到粗配准的视网膜图像；

S5，利用基于灰度的非刚性配准方法对粗配准的视网膜图像进行进一步配准，得到精确配准的结果。

进一步的，本发明步骤S1中，对OCT扫描图像的预处理还包括病变区域移除。对于有新生血管疾病的病人，对视网膜图像进行投影，其病变区域会造成非血管的阴影区域，这片区域的灰度值与血管的灰度值非常的接近，在检测血管时，会有误检，所以利用图像处理技术中的数学形态学的方法将这片区域移除，更有利于提取血管点

优选的，本发明步骤S1中，OCT去噪为采用曲线异向扩散滤波方法对视网膜图像进行滤波，以去除散斑噪声，并保留图像的边界。优选的，曲线异向扩散滤波时，滤波参数包括时间步长、迭代次数和传导率，分别选用经验值0.0625秒、5次和3。

优选的，本发明步骤S1中，采用图搜索算法对OCT去燥后的图像进行分层，分为5层，依次为神经纤维层的上边界层、神经纤维层的下边界层、内核层的边界层、内外视网膜的边界层和布鲁赫莫层。现有技术对视网膜图像进行分层时，已经可以分至10层以上，本发明仅根据算法需要从视网膜图像中分出5层。

优选的，本发明步骤S1中，图像投影时，对外层视网膜进行投影，即计算内外视网膜的边界层与布鲁赫莫层的在各位置处的平均灰度值，作为投影图像在相应位置的灰度值，即得到视网膜血管的投影图像。

例如：定义沿三维空间的Y轴对视网膜图像进行分层；即分层后的各层图像沿Y轴排列，同时各层图像之间视网膜图像相应位置的X轴和Z轴坐标不变，仅Y轴坐标变化。在计算坐标为(x,z)的投影图像位置的灰度值I(x,z)时，公式如下：

为方便描述，定义内外视网膜的边界层为第四层，布鲁赫莫层为第五层；上式中，x、y、z表示图像的坐标，y1表示第四层的Y轴坐标，y2表示第五层的Y轴坐标，I表示像素值(灰度值)，n表示视网膜图像的(x,z)坐标处第四层到第五层之间的像素个数。当x、z固定时，即可以通过求第四层与第五层之间的平均灰度值得到投影图像。

进一步的，步骤S1还包括对视网膜血管的投影图像进行上采样至512像素×512像素，以便于血管的提取。病变区域的移除设置于图像投影及上采样之后。

本发明步骤S3中，对提取的血管图像进行二维特征点的提取，即提取血管图像中的二维的血管点作为二维特征点。本发明对二维血管图像进行二维特征点的提取为现有技术。