海德堡视网膜断层扫描仪三维图的视盘轮廓自动提取

摘要

在眼科临床中,海德堡视网膜断层扫描仪(HRT)是用来获取和分析眼睛后段三维地形图的共焦激光扫描系统,该仪器获得的三维图像是由一系列二维剖面图构成,由三维图像可以计算出地形图。HRT最重要的常规临床应用是检查视神经的青光眼损伤以及青光眼的进展。
　　 视盘轮廓是分析青光眼视盘结构的一个主要依据,而单纯的由HRT获得的图像并不能达到这一目的,需要对三维图中视盘结构进行进一步的轮廓线的提取。目前,临床上主要以人机交互的方式提取视盘轮廓线,每个医生在不同的时刻操作结果都不会完全相同,因此,此方法具有很大的主观性和不确定性。
　　 针对上述情形,本文利用计算几何和图像处理的方法对HRT图视盘边界轮廓自动提取进行了研究,主要内容包括三个方面:
　　 (1)三维图的光顺处理。在对HRT三维图分析的过程中,受图像采集设备自身缺陷和仪器操作者的影响,使这些图像不可避免地存在一些噪声信息,给临床诊断以及计算机判断都带来一定的干扰。因此本文在提取特征轮廓之前,采用了领域均值和双边滤波相结合的方法对三维眼底图进行了去噪预处理,去噪后能较好地保持原图形的轮廓特征,同时算法的运行效率也得到了提高。
　　 (2)对三维图形做切片并求出切面曲线的局部最高点；通过对眼底灰度图像做边缘检测得到图像轮廓。将这两个结果应用于Snake算法。获得三维图形后,过其最低点按不同部位做垂直切片,可得到一系列由三维点云形成的曲线带,并在各条曲线上找出离目标点距离适当的局部最高点。
　　 (3)基于Snake算法的边界轮廓提取。对Snake模型的关键问题--初始轮廓做了进一步的研究,提出了一种自动确定初始轮廓线的方法；实现了Snake模型的贪婪算法；解决能量函数的参数选择问题,对每一个点每一次迭代都尽量使用不同的参数值；对Snake模型进行改进,除了边缘检测后得到的像素值外,也将三维图形的高度值代入,进行图像能量函数的计算。在寻找最小能量的过程中优先判断局部最高点,使原有的Snake模型更好地收敛于目标边缘。
　　 最后,用C++编程实现了上述算法,并对大量样本进行了实验,同时与手工提取结果进行比较验证,结果表明本文提出的算法易于实现,准确性较高,具有较好的适用性。本课题是与中山大学眼科学国家重点实验室的一个合作项目,目前我们研究得到的结果也得到他们的积极认可。