[发明专利]一种视网膜血液流速测定方法及系统

权利要求书

1.一种视网膜血液流速测定方法，其特征在于，所述方法包括：

对目标用户进行视网膜的多视角视频采集，获得多视角视频集合；

基于所述多视角视频集合进行所述目标用户的待测血管区域定位，获得区域定位结果；

根据所述多视角视频集合基于视频帧间差分进行血管轮廓提取，获得血管轮廓二值化图；

基于所述血管轮廓二值化图计算获得血管壁厚，并提取获得血管中心线图像；

通过所述血管中心线图像设定血流痕迹提取窗口；

通过所述多视角视频集合获得基础计算背景图像，并计算获得所述基础计算背景图像的除法图像；

基于所述基础计算背景图像和所述除法图像构建细胞序列的图像金字塔，并从所述图像金字塔的任意一层跟踪，根据跟踪结果获得像素点光流偏移；

基于反向检测光流进行所述像素点光流偏移的光流异常点剔除，根据剔除筛选结果获得目标细胞，根据所述目标细胞计算获得血液流速。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在第一广角和第一角度视角下进行所述目标用户的视网膜图像采集，将采集图像作为定位图像；

在第二角度视角下对所述目标用户进行眼底视频采集，获得计量视频；

通过所述定位图像和所述计量视频获得所述多视角视频集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建黄斑中心凹特征，通过所述黄斑中心凹特征对所述定位图像进行定位原点匹配，根据定位原点匹配结果计算获得待测区域中心与所述定位原点的像素偏差；

根据所述像素偏差获得所述区域定位结果；

计算待配准图像和参考图像的相位偏差，通过所述相位偏差进行所述待配准图像的基准校正；

通过特征点匹配完成所述待配准图像与参考图像的待配准图像与参考图像的配准。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建Hessian矩阵，其中，所述Hessian矩阵包括特征值λ₁，λ₂，且|λ₁||λ₂|；

计算获得Frangi滤波器的传递函数，计算公式如下：

通过所述传递函数进行所述区域定位结果和所述多视角视频集合的滤波处理，得到响应图像集合；

对所述响应图像集合进行最大响应点叠加，根据叠加结果生成血管轮廓增强图像；

去除所述血管轮廓增强图像的空洞和噪声，连接间断部分，依据血管轮廓增强图像灰度和梯度信息，通过水平集分割出血管完整轮廓，将其二值化，得到所述血管轮廓二值化图。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

选定一维高斯卷积核，通过所述一维高斯卷积核叠加最大响应，得到血管壁图像；

通过所述血管壁图像和所述血管轮廓二值化图进行伪影信息滤除，通过gamma拉伸提高图像的对比度滤除噪声，得到血管管壁信息图；

根据所述血管管壁信息图中血管倾斜角度进行像素线提取，根据像素线提取结果获得所述血管壁厚。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述血管轮廓二值化图进行特征像素点遍历和迭代，其中，迭代步骤如下：

a标记将被删除的边界像素点；

b当标记完成后，删除所述边界像素点；

重复步骤ab，直至没有可以被删除的像素点中止，生成区域中心线；

通过八邻域种子生长算法，获得所述区域中心线的所有分支点P1及8邻域内特征像素点P2并记录；

将分支点P1及每个分支点的8邻域所有像素点置为0；

对血管轮廓二值化图所有线短按长度排序，删除小于阈值长度分支线段，将所述特征像素点P2内所有点置为1，若为孤立点，则置0；

将分支点P1内所有点置1，判断图像内所有线段是否连通；

当所有线段均连通时，则生成所述血管中心线图像。