[发明专利]一种光谱域光学相干层析成像中的高反射亮斑分割与量化方法在审
申请号: | 202011464073.8 | 申请日: | 2020-12-14 |
公开(公告)号: | CN112465841A | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 奥库沃比·伊杜乌·保罗;莫尧尧 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T7/136;G06T5/20;G06T5/00;G06K9/62 |
代理公司: | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人: | 陆梦云 |
地址: | 541004 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 光谱 光学 相干 层析 成像 中的 反射 分割 量化 方法 | ||
本发明公开了一种光谱域光学相干层析成像中的高反射亮斑分割与量化方法,该方法由ROI生成和HRFs估计两个并行过程组成。将感兴趣区域视为内界膜(ILM)和内节和外节(IS‑OS)层,其中HRFs主要位于OCT图像中;并使用形态学重建(MR)来获得重建图像,并构造直方图进行数据分布和聚类。同时,通过从组件树得到的连通区域中提取极值区域来估计HRFs。最后,将生成的投资回报率和估计的HRFs过程合并,得到分段的HRFs。该方法可以清晰的分割和量化OCT图像的高反射亮斑(Hyperreflective foci(HRFs)),以达到检测,可视性、分割和量化的目的。
技术领域
本发明涉及计算机科学中的医学图像处理领域,具体地说是一种将改进的模糊c-均值聚类与一种新的基于成分树的极值区域提取方法相结合的方法。在光谱域光学相干层析成像中,将改进的模糊c-均值聚类算法生成的感兴趣区域与新的极值区域提取方法产生的高反射焦点估计相结合,有效地分割和量化高反射焦点。
背景技术
光学相干断层扫描技术(OCT)是近年来发展较快的一种最具发展前途的新型层析成像技术,特别是在生物组织活体检测和成像方面,都具有诱人的应用前景,已尝试在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用。在利用OCT(光学相干层析成像技术)对人眼扫描后,需要将采集到的眼睛的光谱信号处理成OCT信号,最后得到OCT图像。
在获得OCT图像后,一般采用图像处理方法提取形态特征、纹理特征或者分层状态下的其他特征来完成病理学诊断。随着时频分析方法的发展,结合OCT设备中光源的宽带性质,目前可以逐步通过时频变化的方法从OCT图像中提取检测对象内部指定区域的光谱,大大拓展了OCT技术的应用领域。
但是,在实际检测应用中,要求OCT设备获得高分辨率、高速度和灵敏度的样品的横截面成像。而目前的方法主要通过空间增强的方法提取图像对比度和提取功能信息,并将光谱特征映射在相干图像上。为了从纵向扫描中生成深度解析的光谱信息,通常采用短时傅里叶变换(STFT)或连续小波变换(CWT)来取得信息,得到受到广域名的时频分布(TFD)本身制约。最终导致时间和频率之间相互制约,即时间(深度)分辨率和频率(波长)分辨率之间的此消彼长。
在OCT检测领域中,通常使用具有高的空间和时间相关性的光源、例如超级发光二极管(SLDs)。然而,利用这样的光源的光通常只能达到小的深度分辨率。此外在同时使用空间分辨的平面传感器的情况下因为相干串扰的原因可能出现所谓的重影,该重影仅能够通过空间相关性的近似完全的破坏而被避免,这一方面需要一定的技术费用,并且另一方面尽管有技术费用也仅是有条件地实现。在将多个不同的SLD的光叠加而成为一个光源的情况下,因为频谱中的旁瓣最大值的原因而可能附加地引起重影。此外,在使用SLD的情况下,因为其相对小的至多大约20mW的、此外随着光谱带宽的提高而下降的功率,对于高的图像质量来说足够的信噪比不能总是被达到。
由于在产业应用中,OCT图像检测速率要求高,每个对象具有较多的动态变化,故OCT图像的分析量非常大,采用对此校正,效率十分低下。因此,需要对图像进行一次校正,以便后续完成自动分析。据检索,在OCT光谱提取中,自动检测的算法报道较少,各项研究尚处于起步阶段。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供了一种光谱域光学相干层析成像(OCT)中的高反射亮斑分割和量化方法,该方法可以清晰的分割和量化OCT图像的高反射亮斑(Hyperreflective foci (HRFs)),以达到检测,可视性、分割和量化的目的。
实现本发明目的的技术方案是:
一种光谱域光学相干层析成像中的高反射亮斑分割与量化方法,包括如下步骤:
(1)对输入图像进行双边滤波;
(2)将无噪声图像通道化为两个并行的处理过程,即感兴趣区域(ROI)和高反射焦点估计;
(3)对OCT图像的像素按强度递增排序,输入图像的像素按递增顺序排序,使得是图像像素强度值的增量排序,即:
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