[发明专利]一种视网膜神经纤维层数据校正方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供一种视网膜神经纤维层数据校正方法、装置及电子设备，该方法包括：获取受试者的RNFL实测数据及受试者属性信息；受试者属性信息包括性别、年龄、眼轴长度、黄斑视盘夹角度数、Gamma弧宽度、Beta弧宽度和Bruchs膜开口平均直径；根据受试者属性信息，确定各RNFL实测数据对应的补偿量；利用各RNFL实测数据对应的补偿量，对RNFL实测数据进行校正，得到对应的目标RNFL数据。上述方案提供的方法，通过根据受试者实际的身体状况，对测得的原始RNFL实测数据进行校正，以得到符合受试者实际情况的目标RNFL数据，提高了RNFL数据的可靠性，为提高RNFL分布判断结果的准确性奠定了基础。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种视网膜神经纤维层数据校正方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography，简称：OCT)是视网膜神经纤维层(Retinal Nerve Fibre Layer，简称：RNFL)成像的主要手段，通过测量RNFL数据，对RNFL缺损进行评估，进而判断当前受试者RNFL分布是否正常。

但是，由于受某些身体因素的影响，RNFL分布实际正常的受试者的实测RNFL数据也可能偏离正常值，即目前测得的RNFL数据的可靠性较低，不利于保障RNFL分布判断结果的准确性。

发明内容

本申请提供一种视网膜神经纤维层数据校正方法、装置及电子设备，以解决现有技术测得的RNFL数据的可靠性较低等缺陷。

本申请第一个方面提供一种视网膜神经纤维层数据校正方法，包括：

获取受试者的RNFL实测数据及受试者属性信息；其中，所述受试者属性信息包括性别、年龄、眼轴长度、黄斑视盘夹角度数、Gamma弧宽度、Beta弧宽度和Bruchs膜开口平均直径；

根据所述受试者属性信息，确定各RNFL实测数据对应的补偿量；

利用所述各RNFL实测数据对应的补偿量，对所述RNFL实测数据进行校正，以得到对应的目标RNFL数据。

可选的，所述RNFL实测数据至少包括颞上峰厚度、鼻上峰厚度、颞下峰厚度、颞下峰厚度与颞上峰厚度比、颞上峰位置、鼻上峰位置、颞下峰位置及颞上峰与颞下峰之间的夹角度数，所述获取受试者的RNFL实测数据，包括：

获取所述受试者的RNFL扫描图像；

从所述RNFL扫描图像对应的上半视野0°-120°中筛选颞上峰厚度，将所述颞上峰厚度对应的视野度数，确定为所述颞上峰位置；

从所述RNFL扫描图像对应的上半视野120°-180°中筛选鼻上峰厚度，将所述鼻上峰厚度对应的视野度数，确定为所述鼻上峰位置；

从所述RNFL扫描图像对应的下半视野250°-360°中筛选颞下峰厚度；将所述颞下峰厚度对应的视野度数，确定为所述颞下峰位置。

可选的，当所述RNFL实测数据包括颞上峰厚度、鼻上峰厚度和颞下峰厚度时，所述根据所述受试者属性信息，确定各RNFL实测数据对应的补偿量，包括：

根据所述受试者的年龄、性别和眼轴长度，确定颞上峰厚度补偿量；

根据所述受试者的眼轴长度、Gamma弧宽度和Beta弧宽度，确定鼻上峰厚度补偿量；

根据所述受试者的年龄和眼轴长度，确定颞下峰厚度补偿量。

可选的，当所述RNFL实测数据包括颞下峰厚度与颞上峰厚度比时，所述根据所述受试者属性信息，确定各RNFL实测数据对应的补偿量，包括：

根据所述受试者的黄斑视盘夹角度数、性别和Gamma弧宽度，确定颞下峰厚度与颞上峰厚度比补偿量。