[发明专利]三维视网膜OCT图像的血管检测和配准方法、设备及应用

权利要求书

1.一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，包括：

(1)图像预处理步骤，根据血管所在视网膜中的位置生成血管在图像的对应位置上的垂直投影图，并进行图像去噪和增强；包括：

(1.1)视网膜内部分层步骤，对应于视网膜的生理解剖图采用三维图割技术将三维图进行分层，所分割的膜层自上而下依次为神经纤维层，神经节细胞层，内丛状层，内核层，外丛状层，外核层，内节层，外节层，维尔赫夫氏膜和视网膜色素上皮层；

和

(1.2)图像的垂直投影及去噪步骤：将外核层，内节层，外节层，维尔赫夫氏膜和视网膜色素上皮层灰度值数据提取出来，计算在垂直方向的灰度平均值，以获得包含血管投影信息的垂直投影图；

(1.3)之后先后采用直方图均衡化法对图像进行增强处理和维纳滤波法对投影图进行去噪；

(2)血管骨架提取步骤，基于去噪和增强后的垂直投影图提取血管的骨架结构；包括：

(2.1)血管检测步骤，基于海森矩阵的多尺度血管增强滤波器对血管的管状结构进行检测；

(2.2)血管骨架提取步骤，采用圆形结构体对血管进行腐蚀，直至血管管状结构为一个像素宽；和

(2.3)判断血管骨架提取结果步骤，采用阈值法对提取的血管骨架进行提纯；

(3)特征提取步骤，找出目标图像和待配准图像的匹配的特征点；

(4)配准步骤，基于提取的特征点，生成目标图像和待配准图像之间的刚性配准模型，所采用的刚性配准模型如下式所示：

其中a＝rcosθ，b＝rsinθ；[x,y]和[x',y']分别是配准前后的坐标位置；r，θ，t_x，t_y分别是缩放参数，旋转参数和平移参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其特征在于：所述的三维图割技术采用边界代价函数法将图像分割为视网膜内部所对应的11个表面。

3.根据权利要求1所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其中所述的判断血管骨架提取结果步骤中，包括：

(1)所述的血管骨架尺寸小于设定的阈值为错误提取结果；

(2)所述的血管骨架尺寸大于设定的阈值为正确提取结果。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，采用所述的图像预处理步骤和所述的血管骨架提取步骤同时处理目标图像和待配准图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其特征在于：所述的特征提取步骤中包括采用加速稳健特征算法提取目标图像和待配准图像匹配的特征点；和采用随机抽样一致性方法对特征点进行优化。

6.根据权利要求5所述的一种基于三维视网膜OCT图像的血管自动检测和配准方法，其特征在于：通过所述的加速稳健特征算法计算目标图像和待配准图像特征点之间的最小距离，确定待配准图像中与目标图像中的任一特征点A相匹配的特征点。