[发明专利]一种基于Level Sets算法的中心凹无血管区的分割方法、测量方法

说明书

本发明涉及医学成像领域医学图像、计算机数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于Level Sets算法的中心凹无血管区的分割方法，利用公共的图像处理软件ImageJ，结合利用该软件提供的Level Sets算法和测量功能，根据不同OTCA机器生成原始FAZ图像的不同特点，进行曲率参数、收敛度参数、灰度参数的参数优化，以开发出分别适用于不同OTCA机器的FAZ分割方法，以自动化、高效率的方式获得FAZ分割图，并基于该FAZ分割图，可有效测量FAZ分割图的面积、周长、圆度等参数，使FAZ的定量分析更为准确和可靠，从而加深了眼科医疗研究人员对多种眼底疾病的认识。

技术领域

本发明涉及医学图像、计算机数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于LevelSets算法的中心凹无血管区的分割方法，以及测定中心凹无血管区面积、周长、圆度等参数的测量方法。

背景技术

中心凹无血管区(FAZ，foveal avascular zone)是黄斑中心凹无血管的区域，其边界是由位于视网膜内层的毛细血管网相互交错构成的。其大小和形状能客观地反映黄斑缺血和毛细血管丢失的严重程度，与视力的预后密切相关，因此为很多视网膜血管性疾病尤其是糖尿病性视网膜病变的病程进展及预后评估提供了重要的临床价值。

光相干断层扫描血管成像(OCTA，Optical coherence tomography angiography)是在光相干断层扫描基础上发展而来的眼病诊断新技术，能够无创、快速地提供视网膜和脉络膜血管的三维图像，通过这些三维图像的图像使FAZ的重复测量和定量分析成为可能，加深了眼科医疗研究人员对多种眼底疾病的认识。

传统的人工手动分割FAZ的方法虽然有很好的可靠性，但不同测量人员在进行手动分割FAZ时，可能因为个人主观判断而存在一定的测量偏倚，尤其对于FAZ边界不清晰的图像更为明显。

而通过采用算法自动分割FAZ的方法，不仅能够避免不同测量者造成的偏倚，还能实现连续自动化测量操作，能大幅度地节省时间和人力资源，更能满足临床工作的需求。故对于无自带分割算法或算法的分割效果不满意的机器，已有不少研究者设计了特定的FAZ自动分割算法，以配适特定的OCTA机器，如Tang等人开发了适用于DRI OCT Triton机器的MATLAB Program，Ishii等人开发了适用于Plex Elite 9000机器的Kanno-Saitama MacroProgram（KSM Program），均有较为理想的FAZ分割效果。但目前此类自制的自动分割FAZ算法通常为针对特定OCTA机器的对应算法，因需对原始图像进行处理后再分割，降低了分割效果的准确性和效率。其中部分属于非开源算法，眼科医疗研究人员难以通过调整算法或参数的方式，开发适应于其他OCTA机器的FAZ自动分割算法；

另部分OCTA机器的控制系统具备自带的FAZ分割算法模块，经厂家调试并对应配适OCTA机器，如Zeiss Cirrus HD-OCT 5000自带的FAZ分割算法模块，但该算法常常导致错误的分割结果，使得FAZ分割的准确性和可靠性大大降低；并且，Zeiss Cirrus HD-OCT5000生成的原始FAZ图像，其往往存在FAZ边界的血管环不连续的特点，这造成了FAZ内与旁中心凹的无灌注区像素差异较小，若简单套用MATLAB Program或KSM Program，运用像素二极化的方法，可能会把旁中心凹的无灌注区域误判为FAZ，造成了不准确的分割效果。

发明内容

本发明的目的在于，利用公共的图像处理软件ImageJ，结合利用该软件提供的Level Sets算法和测量功能，根据不同OTCA机器生成原始FAZ图像的不同特点，进行曲率参数、收敛度参数、灰度参数的参数优化，以开发出分别适用于不同OTCA机器的中心凹无血管区的分割方法，以自动化、高效率的方式获得中心凹无血管区对应的FAZ分割图。

为实现上述目的，本发明采用以下技术手段加以实施：

一种基于Level Sets算法的中心凹无血管区的分割方法，其通过以下步骤实施：