[发明专利]基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统有效

专利信息
申请号: 201510496619.0 申请日: 2015-08-13
公开(公告)号: CN104997519B 公开(公告)日: 2018-09-18
发明(设计)人: 戴云;先永利;杜睿;张雨东;满文钢;段俊国 申请(专利权)人: 中国科学院光电技术研究所;四川和生视界医药技术开发有限公司;成都中医药大学
主分类号: A61B5/1455 分类号: A61B5/1455;A61B3/14
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610209 *** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明涉及一种基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统,该系统由视网膜图像采集子系统和血氧计算子系统两部分组成,视网膜图像采集子系统将眼底相机获取的视网膜像经成像物镜成像于无穷远,构成像方远心光路。通过直角反射棱镜将光束分成两路,经反射镜反射后透过特定波长的干涉滤光片滤出所需波长的成像光,经成像透镜后同时成像在CCD靶面上,实现视网膜双波长同时成像;血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算等一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算。本发明在获取视网膜结构图像的同时获得视网膜血管功能信息,可以为生命科学相关研究、眼底相关疾病的诊断提供有力工具。
搜索关键词: 视网膜血管 双波长 视网膜图像 眼底相机 成像 采集子系统 计算子系统 血氧测量 波长 血氧 像方远心光路 直角反射棱镜 反射镜反射 干涉滤光片 视网膜结构 血氧饱和度 成像透镜 成像物镜 功能信息 密度计算 生命科学 视网膜像 图像处理 血管提取 成像光 视网膜 无穷远 两路 滤出 眼底 运算 图像 诊断 疾病 研究
【主权项】:
1.基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统,其特征在于包括:视网膜图像采集子系统和血氧计算子系统;视网膜图像采集子系统由眼底相机(1)、第一成像物镜(3)、直角反射棱镜(4)、第一反射镜(5)、第二反射镜(6)、第一干涉滤光片(7)、第二干涉滤光片(8)、第二成像物镜(9)和CCD(10)组成;在眼底相机视网膜图像输出端,将眼底相机(1)获取的视网膜像(2)经第一成像物镜(3)成像于无穷远,构成像方远心光路,通过直角反射棱镜(4)将光束分成两路,经第一反射镜(5)、第二反射镜(6)反射后透过特定波长的第一干涉滤光片(7)、第二干涉滤光片(8)滤出所需波长的成像光,经第二成像物镜(9)后同时成像在CCD(10)靶面上,实现视网膜双波长同时成像,CCD(10)实时将双波长视网膜图像数据传输至计算机(11),由计算机(11)中的血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算;所述直角反射棱镜(4)顶点位于光轴上,第一反射镜(5)、第二反射镜(6)的反射面与光轴成±45°夹角,实现对视网膜成像光的均匀分光,在平行光路里面,直角反射棱镜不会带来额外的像差;通过沿垂直于光轴方向整体平移直角反射棱镜实现对两路光路进行光强调整;所述第一反射镜(5)、第二反射镜(6)通过沿光轴方向移动对两路光路进行光程匹配调整,实现两路双波长视网膜图像清晰成像在CCD(10)的靶面上;所述第一干涉滤光片(7)、第二干涉滤光片(8)中心波长根据含氧血红蛋白和还原血红蛋白的吸收光谱确定,一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段,另一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段;所述血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算过程如下:(1)采用基于互信息的方法对采集到的双波长图像进行配准;考虑到配准时间,同时,结合眼底图像特征,互信息运算对象为图像块;针对图像块的选取,采用基于图像块的亮度和形状特征的方式实现视盘区域获取,配准目标分别为图像块A和B,则互信息定义为:I(A;B)=H(A)+H(B)‑H(A,B),其中H(A,B)为图像块A和B的联合概率密度a∈A,b∈B,a表示A的灰度值,b表示B的灰度值,H(A)和H(B)分别为图像块A和图像块B的灰度概率密度,pAB(a,b)是图像块A和图像块B的灰度联合概率分布;通过遍历仿射变换的平移和旋转因子,取互信息值最大时,即两幅图像块相似度最高时的相应因子作为配准参数;(2)对配准后的图像进行视网膜血管分割,确定需要计算血氧的区域,血管分割采用基于Hessian矩阵的分割算法,Hessian矩阵元素为图像的二阶导数,能够很好地反映图像的灰度变化,对于二维图像中的一点X(x,y),Hessian矩阵定义为其中Ixx(X)、Ixy(X)代表图像的二阶微分,算法实现包括三个步骤:(a)依次计算图像像素点的Hessian矩阵,并获取矩阵的特征值λ1,λ2,在图像中,不同的几何结构,Hessian矩阵特征值大小及其符号有不同的特点,对于血管来说,其特点是|λ1|≈0,|λ1|<<|λ2|,特征值符号由血管的亮度值决定,亮血管为负,暗血管为正;(b)利用血管相似性函数对图像的每个像素点进行计算,当像素点处在局部结构为管状时,lo(λ)为1;像素点为其他局部结构时,lo(λ)为0,从而达到血管增强的目的;(c)对增强后的二值图像进行形态学处理,消除干扰噪声并获取血管;(3)针对分割后的血管实现平均光密度比ODR计算,光密度OD表示出射光强I相对于入射光强I0的衰减,即OD=log(I0/I),光密度计算中,出射光强I为血管切向像素段中灰度最小值,入射光强I0为血管切向边缘外的像素段的灰度平均值,根据公式ODR=OD1/OD2计算出光密度比,其中OD1为含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段图像的光密度,OD2为含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段图像的光密度;光密度比的大小与血氧饱和度SO2成线性关系,公式为SO2=a+k*ODR,式中a和k为常系数,即确定ODR就可以获取特定位置血管的血氧饱和度。
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