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    3.2.2  实验结果分析    15
    3.3  算法修正    15
    3.3.1 病变存在性检测    15
    3.3.2  过分割修正    16
    3.3.3  漏分割修正    16
    3.4  实验结果及分析    16
    3.4.1  定性评价标准    17
    3.4.2  NED分割结果分析    17
    3.4.3  PED分割结果分析    20
    3.4.4  PED & NED分割结果分析    21
    3.4.5  算法总结展望    22
    3.5  本章小结    22
    结  论    23
    致  谢    24
    参考文献25
     
    1  绪论
    1.1  光学相干层析成像背景介绍
    最早于1991年D.Huang等提出了光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography)的概念[1],因为其具有无侵害的特点,医学上OCT被广泛使用。又由于频域OCT(SD-OCT)无需纵向扫描即可得到深度位置的全部特征信息,因此成像速度比传统时域OCT(TD-OCT)快,更加适合应用于眼科疾病成像及诊断[2]。
    本文中研究的对象均为对眼底黄斑区域成像所得的OCT图像[24],一只眼睛的成像结果包含有128帧图像,单帧分辨率为512*1024,体数据大小为6mm*2mm*6mm。SD-OCT图像成像的结构图如图1.1所示。
      SD-OCT成像示意图
    图1.1 SD-OCT成像示意图
    1.2  视网膜SD-OCT图像各层结构介绍
        视网膜可分为10层,由于各层组织的光反射率不同,借助这个特性可以获得层次分明的图像。图1.2给出了视网膜结构的示意图。
     
    图1.2 视网膜结构示意图
    上图中已通过数字加名称缩写标注出各层的边界,各层的完整命名如表1.1所示。

    表1.1 视网膜层结构名称详注
    英文简称    具体含义
    NFL    神经纤文层
    GCL    神经节细胞层
    IPL    内丛状层
    INL    内核层
    OPL    外丛状层
    ONL    外核层
    IS    感光细胞层内节
    OS    感光细胞层外节
    RPE    神经色素上皮层
    Choroid    脉络膜
    1.3  视网膜层分割的研究现状
        针对如今主流的层分割方法,归为4类:(1)基于主动轮廓的方法[3],但是,主动轮廓模型速度慢,此外对初始点的选取比较敏感[4]。(2)自适应阈值分割的方法[5],但SD-OCT图像存在血管,会使得区域灰度变得不连续,影响结果。(3)基于SD-OCT图像统计信息的特征提取方法[6]。可是一些图像的边缘不是很明显而且整个图像不清晰,会严重削弱效果。(4)基于随机过程的分类或者聚类方法[7]。但是这个算法效率较低。但是这四种算法都只是基于单幅图像,帧与帧之间的信息没有被挖掘使用。而基于图论的分割方法的出现,为视网膜OCT图像层分割打开了一扇新的大门。
    1.4  中浆病变相关介绍
     中心性浆液性脉络膜视网膜病变(central serous chorioretinopathy,CSC),简称“中浆”,其显著特征在于局限性浆液性神经上皮脱离,该病变多发于青年及中年男性,且多为单眼发病,有自愈和复发倾向,其发病机制是由于RPE细胞的屏障功能受损,导致视网膜神经上皮下出现脉络膜毛细血管的渗漏液,最后神经上皮出现浆液性的脱离。
    1.5  中浆病变的图像特征及研究意义
        CSC病变在OCT图像上的表现特征[8]包括以下三个方面:(1)神经上皮层脱离(NED):OCT图像中可以看到神经上皮层开始隆起,厚度如果增加,就可能出现水肿及囊肿,其下是无反射的暗区,主要是因为液体积聚,液腔遮挡使得色素上皮带反光降低(图1.3);(2)色素上皮层脱离(PED):OCT图像中神经上皮层隆起,色素上皮层也如此,从而与脉络膜分离,液腔在它们的中间(图1.4),色素上皮层是高反射层,呈红色;(3)神经上皮层和色素上皮层一起脱离(NED & PED):OCT图像中神经上皮层脱离色素上皮层,有时也会出现在脱离的神经上皮层外(图1.5)。
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