基于图像处理的OCT脉络膜分层技术研究.pdf

2023年9月计算机应用文摘第39卷第19期基于图像处理的OCT脉络膜分层技术研究黄杰鹏（邵阳学院,湖南邵阳42 2 0 0 0)摘要：文章介绍了OCT脉络膜图像分层的常见图像处理方法（包括基于传统的图像处理技术、机器学习和深度学习算法等）以及各方法在不同OCT脉络膜图像分层任务中的应用，同时评估不同方法的优缺点；还介绍了OCT脉络膜图像分层在眼科临床诊断和治疗中的应用情况，具体包括其在黄斑病变、青光眼、糖尿病视网膜病变等眼底疾病中的应用，并探讨了OCT脉络膜图像分层在临床应用中的意义。关键词：图像处理；OCT；脉络膜分层HUANG Jiepeng中图法分类号：TP391Research on choroidal stratification technique of OCT based on image processingAbstract:This article introduces the common image processing methods of OCT choroidal imagestratification(including traditional image processing techniques,machine learning and deep learningalgorithms,etc.)and the application of each method in different OCT choroidal image stratificationtasks,and evaluates different The advantages and disadvantages of the method,the application ofOCT choroidal image stratification in the clinical diagnosis and treatment of ophthalmology is alsointroduced,including its application in fundus diseases such as macular disease,glaucoma,diabeticretinopathy,etc.,and the significance of OCT choroidal image stratification in clinical application isdiscussed.Key words:image processing,OCT,choroidal stratification1引言2（OCT脉络膜图像的基本原理和成像眼底疾病是一类常见的视觉障碍疾病,包括黄斑技术病变、青光眼、视网膜病变等。其中,黄斑病变是引起2.1OCT脉络膜图像的成像原理老年人失明的主要疾病之一，黄斑区的检测和定量分光学相干层析成像（Optical Coherence Tomography，析对于临床的诊断和治疗至关重要。然而,传统的眼OCT)是一种通过测量组织反射和散射光信号来产生底检查方式主要依靠眼底相机和眼底镜等显微镜设高分辨率的二维或三维图像的无创检查技术。在眼备,无法实现对眼底疾病的精确、定量分析，而且受到科领域，OCT技术已经广泛应用于眼底成像,其中包影像质量和成像角度等因素的限制。括OCT脉络膜成像。OCT脉络膜成像可以提供脉络光学相干断层扫描（OCT)是一种近年来广泛应用膜和视网膜的详细结构信息,对于一些眼科疾病的早于眼科诊断的非侵入性成像技术，可以实现眼部结构期诊断和治疗监测具有重要意义。的高分辨率成像。通过使用红外线光束扫描眼部组OCT脉络膜图像的成像原理与其他类型的OCT织,OCT能够获得不同深度层次的图像,并将其转化为成像相似，利用光的干涉来测量不同深度处的反射光数字信号进行处理和分析。OCT脉络膜图像是眼科领信号，从而产生一系列具有不同深度信息的图像。域的重要应用之一,可以实现对眼底疾病的快速、非侵OCT系统中的光源通常是近红外激光，其波长范围在人式和定量化分析,成为临床上广泛应用的成像技术。800900 nm之间。这种光可以穿透组织,而且会被然而，OCT脉络膜图像的分层分析仍是一个挑战不同组织的反射和散射干涉,最终形成一系列具有深性的问题。由于OCT脉络膜图像结构的复杂性和层度信息的反射光信号。次的多样性,如何准确地将其分层仍是一个需要解决OCT脉络膜成像使用的OCT系统具有较高的横向的难题。分辨率和纵向分辨率。在眼科OCT成像中,横向分辨文献标识码：A(Shaoyang University,Shaoyang 422000,Hunan,China)2023年第19 期率通常在5 10 m之间,而纵向分辨率则在1 3m之间。这意味着OCT脉络膜图像可以提供高分辨率的脉络膜和视网膜图像,可以显示出微小的结构细节。2.2OCT脉络膜图像的数据结构OCT脉络膜图像的数据结构通常由两个部分组成：基于时间域的OCT（T D-O C T）和基于频域的OCT（FD-O CT）。这两种技术在图像采集、处理和分析方面存在差异,因此它们的数据结构也有所不同。基于时间域的 OCT是最早的 OCT成像技术。它使用低速度的扫描镜和调节光学参考面来控制干涉信号的相位。在基于时间域的OCT中,光源发出的一束光被分成两个光束，一束照射到组织中，另一束则照射到参考镜上。这两个光束在组织中反射后再次相遇,形成一种叫做干涉信号的光学信号。通过改变参考镜的位置，可以测量出来自不同深度的组织反射的信号,形成一维（深度)光学断面图像。通过在横向方向扫描一维光学断面图像，可以获得二维图像。基于时间域的OCT数据结构包括干涉信号（i n t e r f e r o g r a m）、A 超声波（A-scan）和B超声波（B-scan)三个部分。其中,干涉信号是OCT成像的基础，它的形成需要相干光源，干涉光学元件（包括光纤光栅、光栅反射镜、分束器、合束器等），以及待成像的组织样品。A-scan是通过对某一深度处的反射光进行单点扫描而得到的单个干涉信号。而B-scan 则是将A-scan沿着组织表面扫描而成的多个A-scan组合而成的二维图像。基于频域的OCT采用更快的扫描镜和不同的光学反射面,具有更快的成像速度和更高的图像质量。基于频域的OCT还可以使用不同类型的光源，例如超连续光源和超短脉冲激光，这些光源的波长范围更广，可以提供更高的分辨率和深度穿透力。基于频域的OCT数据结构包括反射光谱、A-line和B-scan三个部分。其中，反射光谱是光信号在深度上的谱信息，记录了不同深度处的反射强度。2.3OCT脉络膜图像在眼科临床中的应用OCT脉络膜图像具有高分辨率和高灵敏度的特点,成为眼科医生诊断和治疗疾病的重要工具。例如,在糖尿病性视网膜病变中,OCT脉络膜图像可以用来检测黄斑区的厚度和血管密度,从而评估糖尿病性黄斑水肿的程度;在青光眼的诊断中,OCT脉络膜图像可以用来测量视神经头的厚度，以判断青光眼的严重程度和进展速度。除此之外,OCT脉络膜图像还可用于研究人类眼球的解剖结构和生理功能，促进对眼部疾病的深人认识。3OCT脉络膜图像分层的相关技术和方法OCT脉络膜成像技术为眼科诊断提供了重要的计算机应用文摘帮助,但由于分辨率高、数据复杂、噪声干扰等因素的影响,其分层分割仍是一个具有挑战性的问题。本节将介绍基于传统图像处理技术、机器学习和深度学习等方法的OCT脉络膜图像分层技术。3.1基于传统图像处理技术的方法基于传统图像处理技术的方法通常包括基于值的分割、边缘检测、形态学处理等。这些方法早在OCT技术出现之前就已经被广泛研究和应用,但在应用于OCT脉络膜图像时,受到复杂的结构和噪声干扰等因素的影响,存在一定的局限性。例如,基于阈值的分割方法通常需要手动设置阈值，且容易受到噪声干扰的影响。形态学处理方法对噪声也非常敏感,可能会导致分割结果的错误 13.2机器学习方法机器学习方法已成为图像分割和分类的重要手段,通常包括特征提取和分类两个过程。在OCT脉络膜图像分层中，常用的特征包括像素强度、梯度、纹理和形态等，而分类方法则包括决策树、支持向量机和随机森林等。近年来，随着深度学习方法的兴起，神经网络也被广泛应用于OCT图像的分割 2 。机器学习方法的优点在于可以克服传统方法受噪声和复杂结构影响的问题，但需要大量的标注数据来训练模型。3.3深度学习方法深度学习是近年来热门的研究方向之一,其基于神经网络的端到端学习方法能够有效提高分割的准确性和鲁棒性。在OCT脉络膜图像分层中,常用的深度学习方法包括U-Net，V-Ne t 和FCN等。这些方法能够充分利用图像的特征和上下文信息以得到更加准确的分割结果。此外,深度学习方法的另一个优点是可以在相对较少的训练数据下进行有效的学习和推广，因为医学图像往往数量有限且需要专业知识才能标注 3,所以该方法在医学图像领域尤其重要。4OCT脉络膜图像分层方法的优缺点4.1传统图像处理方法的优缺点传统的图像处理方法主要包括图像增强、边缘检测、特征提取、分割等，这些方法广泛应用于医学图像的处理。在OCT脉络膜图像分层方面,这些方法也有其优点和局限性。传统图像处理方法的优点在于易于实现和解释，通常不需要太多的数据量和计算资源，也不需要深入的领域知识。同时,这些方法可以提取和分析图像的各种特征,如颜色、纹理、形状等,从而为后续的疾病诊断和治疗提供参考。然而，传统的图像处理方法在处理复杂场景时存在局限性，例如对光线的敏感度较高、对噪声的容忍9798度较低等。在OCT脉络膜图像分层方面，脉络膜组织具有多种形态特征和密度变化，因此传统的图像处理方法可能无法充分利用这些特征进行准确地分层，特别是在噪声较大的情况下。4.2机器学习方法的优缺点随着机器学习技术的发展，机器学习方法已被广泛应用于医学图像分析。在OCT脉络膜图像分层方面,机器学习方法主要包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和AdaBoost等分类器。机器学习方法的优点在于可以利用大量的数据来训练模型并从中提取特征，从而提高分层的准确性和鲁棒性。此外，使用机器学习方法可以对图像进行自适应的处理和分析,避免了人工干预和手动调整。然而，机器学习方法需要大量的标注数据和计算资源，同时需要根据领域专业知识来选择和调整特征。此外,机器学习方法也容易受到数据分布的影响,导致模型的泛化性能较差,难以应对新的样本和复杂的疾病情况。4.3深度学习方法的优缺点深度学习是近年来热门的研究方向之一,其基于神经网络的端到端学习方法能够有效提高分割的准确性和鲁棒性。在OCT脉络膜图像分层中,常用的深度学习方法包括U-Net，V-Ne t和FCN等。这些方法能够充分利用图像的特征和上下文信息以得到更加准确的分割结果。深度学习方法的优点在于其能够利用大量的数据来训练模型，并自动学习图像特征和规律，避免了手动选择和调整特征。同时，深度学习方法能够适应复杂的数据分布和变化，提高模型的泛化性和鲁棒性。此外,深度学习方法还可以进行端到端的学习和优化，避免了传统方法中多个处理步骤之间信息损失和误差积累的问题。然而,深度学习方法也存在一些局限性。首先，深度学习方法通常需要大量的数据和计算资源来训练模型,这可能对一些小规模或者低资源的研究和应用造成困难。其次,深度学习方法也存在一些超参数和结构设计的问题，这需要领域专家应用专业知识和经验对其进行调整和优化。此外，深度学习方法可能面临一些黑盒化和解释性的问题,在一些关键场景下难以被理解和接受。5OCT脉络膜图像分层在临床应用中的意义与局限OCT脉络膜图像分层在黄斑病变中的应用十分重要。黄斑是视网膜的中心区域,负责人类的高分辨率视觉。因此，黄斑病变常常导致视力损失。通过OCT脉络膜图像分层,医生可以检测黄斑区域的厚度计算机应用文摘和特征,从而对黄斑病变的诊断和治疗进行指导。青光眼是一种常见的眼病,通常是眼压增高导致视神经受损。通过OCT脉络膜图像分层，可以测量视神经头的厚度、杯盘比例等指标，从而对青光眼的早期诊断和治疗进行指导。此外,还可以通过OCT视网膜神经纤维层成像来检测视网膜神经纤维层的厚度和损伤情况，为青光眼的管理提供重要的参考。糖尿病视网膜病变是一种常见的糖尿病并发症,会导致视网膜出血、渗出和新生血管等严重病变。通过OCT脉络膜图像分层,医生可以检测视网膜各个层次的厚度和特征,从而提供关于病变程度和治疗方案的指导。OCT脉络膜图像分层已被广泛应用于临床实践中。例如,黄斑病变的 OCT分层已成为黄斑病变的诊断和治疗的标准方法之一。同时,在青光眼和糖尿病视网膜病变的诊断和治疗中,OCT脉络膜图像分层也被广泛应用。随着技术的进一步发展和改进,OCT脉络膜图像分层将成为眼科医生日常诊断和治疗中不可或缺的工具之一。6结束语本文主要介绍了OCT脉络膜图像分层的意义、流程和方法，并对传统图像处理技术、机器学习方法和深度学习方法进行了分析和比较。同时，本文还介绍了OCT脉络膜图像分层在临床应用中的意义和实际应用情况。随着OCT技术的不断发展和完善，OCT脉络膜图像分层技术也将不断优化和改进，以更好地满足临床需求。未来，OCT脉络膜图像分层技术将进一步发展和完善，主要有以下几个方面：通过引人更先进的图像处理技术和机器学习算法，进一步提高分层的精度和准确性,特别是对于复杂病例的分层。通过数据共享和联合研究，不同机构、国家之间可以分享大量的OCT图像数据，从而更好地解决眼科疾病问题。通过大数据分析和人工智能技术，可以实现对不同患者的个性化诊疗,为患者提供更为精准的治疗方案。参考文献：1 谭泰铭,陈林江,蓝公仆,等.基于LDU的视网膜OCT图像分层分割研究 J.信息技术,2 0 2 2（10）：31-40.2袁坤，霍力.用于视网膜OCT图像分层的多尺度补全卷积神经网络J.中国激光,2 0 2 1,48（15）：32 8-337.3李晓雯,王陆权,曾亚光,等.基于主成分分析的随机森林视网膜OCT图像分层算法研究 J.生物化学与生物物理进展,2 0 2 1,48(3):336-343.作者简介：黄杰鹏（2 0 0 1一）,本科,研究方向：图像处理。2023年第19 期