頻域OCT視網(wǎng)膜黃斑區(qū)圖像自動分層.pdf

1、答辯委員會成員：呈量堂數(shù)援全程鵬數(shù)援儉墨數(shù)援論文答辯El期：2Q13年』衛(wèi)月j衛(wèi)El溫州醫(yī)學院碩士學位論文頻域OCT視網(wǎng)膜黃斑區(qū)圖像自動分層【摘要】目的：實現(xiàn)對頻域OCT視網(wǎng)膜黃斑區(qū)圖像各層的自動探測及三維重建。對象和方法：利用自行搭建的超高分辨率光學相干斷層成像儀(UHROCT)，對正常眼分別在十字掃描和放射狀掃描的模式下獲取黃斑區(qū)視網(wǎng)膜斷層圖像。在對圖形進行平滑的基礎上獲取梯度圖像，根據(jù)圖像的強度信息尋找出大致的內(nèi)界膜層和色素上皮層

2、確定視網(wǎng)膜的大致位置，進而利用基于動態(tài)規(guī)劃的最短路算法自動尋找出準確的視網(wǎng)膜8層結構，并且進一步對放射狀掃描的圖像通過配準插值進行三維重建。為驗證算法的準確性，錄用正常眼的受試者共10位(20只眼睛)，其中4位為男性，6位為女性：平均年齡25726歲；等效球鏡范圍為025““075D，平均等效球鏡為039_027D。使用ImageJ軟件由三個人分別對相應的圖片進行手工分層，比較以黃斑為中心周邊6mm范圍內(nèi)自動探測和手工判斷的9條邊界的差

3、異。同時應用算法分別探測青光眼、高度近視眼、視網(wǎng)膜色素變性患者的眼底黃斑區(qū)OCT圖像。結果：利用基于動態(tài)規(guī)劃的最短路算法依次自動探測出了ILM、RPE，Chorod、OS／RPE、IS／OS、NFUGCL、OPUONL、lNUOPL、IPL／INL、ELM共9條邊界，并且沒有出現(xiàn)明顯的錯誤。自動探測邊界和手動結果較好的重疊在一起，橫向掃描的水平方向上平均誤差在163pm到637pm之間，縱向掃描的垂直方向上平均誤差在208pm到768p

4、m之間，其中ILM、NFL／GCL、IS／OS和RPE／脈絡膜的邊界兩者之間的非常的好的重疊在一起，平均的差異在379pm之內(nèi)，其他5條自動探測的邊界，兩者之間的差異相對較大，平均的差異在768pm之內(nèi)。對于視網(wǎng)膜各層的厚度，內(nèi)層視網(wǎng)膜中NFL、IPL／GCL和INL層在黃斑中心凹處最薄，NFL層在鼻側的厚度要明顯比顳側的厚度厚，垂直方向NFL層的厚度在68pm到524pm之間。GCLIPL兩層在水平和垂直方向的厚度分別為從32pm到1

5、086pm和從02pm到996pm之間。INL層在水平和垂直方向的厚度分別為從08pm到405pm和從40pm到458pm之間。外層視網(wǎng)膜中只有OPL層在黃斑中心凹處的的厚度最小，水平和垂直方向的厚度分別為從52pm到223pm和從97pm到252pm之間。ONL層、IS層及OS層在黃斑中心凹的區(qū)域最厚。RPE層的厚度在黃斑中心凹的區(qū)域的厚度要比周圍的區(qū)域相對厚一些。ONL層在水平和垂直方向的厚度分別為從423pm到948pm和從30p