本文選題：OCT + 仿射變換��； 參考：《山東師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：光學(xué)相干斷層成像(Optical Coherence Tomography,OCT)技術(shù)是一種針對(duì)生物組織的高分辨率、深度斷層解析的三維成像技術(shù),OCT基于寬帶光源的低相干性通過(guò)測(cè)量生物組織的后向散射光和反射光的強(qiáng)度以及時(shí)間延遲計(jì)算出生物組織的二維斷層圖像和三維圖像,自發(fā)明以來(lái)被廣泛應(yīng)用于多種疾病的治療當(dāng)中,其中在眼部疾病的治療應(yīng)用最為廣泛和成熟。在最近幾年當(dāng)中隨著光源和檢測(cè)技術(shù)的提高,頻域OCT(Fourier-domain OCT)已經(jīng)在靈敏度、掃描分辨率以及掃描速度等方面超越了傳統(tǒng)的時(shí)域OCT(Time-domain OCT),這些方面的提高使得頻域OCT在對(duì)生物組織進(jìn)行成像的同時(shí)還可以根據(jù)檢測(cè)出的血流信息得到眼底的血管造影。這一應(yīng)用首先出現(xiàn)于多普勒OCT之中,在掃描過(guò)程中使用血管造影技術(shù)通過(guò)計(jì)算相鄰A-line之間的相位差得到眼底的血管造影圖像。在此之后,多種OCT血管造影(OCT Angiography,OCTA)技術(shù)被提出并應(yīng)用于眼底的血管網(wǎng)絡(luò)成像。其中美國(guó)Oregon HealthScience University,Casey Eye Institute的Yali Jia教授和David Huang教授于2012年提了分光譜幅度去相關(guān)血管成像(Split-spectrum amplitudedecorrelation angiography,SSADA)技術(shù),與已有方法相比基于這一血管造影技術(shù)的眼底圖像在血管對(duì)比度、密度和連通性等方面有了很大提高。而高質(zhì)量的OCT和OCTA數(shù)據(jù)能夠幫助醫(yī)生更加精確的判斷患者的病情從而做出準(zhǔn)確的診斷。想要提高OCT和OCTA圖像的質(zhì)量,除了提高OCT系統(tǒng)本身的掃描精度和速度以外,對(duì)于獲得的OCT和OCTA圖像的后期處同樣重要。而配準(zhǔn)與分割作為最基本的圖像處理操作,在OCT和OCTA圖像的后期處理中有著重要作用,其中配準(zhǔn)可以用于同一區(qū)域連續(xù)掃描得到的數(shù)據(jù)之間的配準(zhǔn),通過(guò)將連續(xù)掃描得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)與融合,可以達(dá)到消除眼動(dòng)所造成的形變,并提高OCTA中血管網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比度、密度和連通性;還可以用于同一患者的同一眼底區(qū)域不同時(shí)間掃描得到的OCT或OCTA之間的配準(zhǔn),通過(guò)圖像之間的配準(zhǔn)進(jìn)一步將病變區(qū)域配準(zhǔn),使得醫(yī)生可以更直觀、更準(zhǔn)確的了解病人在這段時(shí)間的病情變化,從而能夠更加準(zhǔn)確的對(duì)治療方案進(jìn)行調(diào)整;此外,配準(zhǔn)還可以用于OCT或OCTA與傳統(tǒng)眼底圖像之間的配準(zhǔn),如彩色眼底照片(color fundus photograph,CFPs)、熒光素眼底血管造影(fluorescein fundus angiography,FFAs)和吲哚青綠血管造影(indocyanine green angiography,ICGAs)等,每一種圖像都有其各自的優(yōu)點(diǎn),將同一患者同一眼底區(qū)域的OCT或OCTA與這些圖像進(jìn)行配準(zhǔn),可以使醫(yī)生根據(jù)不同圖像所提供的信息更加全面客觀地進(jìn)行臨床診斷。分割主要可以用于視網(wǎng)膜和脈絡(luò)膜中各個(gè)細(xì)胞層之間的分割,并可以根據(jù)分割后各個(gè)細(xì)胞層之間的邊界得到不同細(xì)胞層的二維投影(en face OCT或en face OCTA),而許多疾病在眼底的不同細(xì)胞層之間的表象也不同,這些基于分割邊界的二維投影圖像可以幫助醫(yī)生更加準(zhǔn)確詳細(xì)的判斷病人的病情并加以治療;此外,分割還可以用于患者的OCT或OCTA中多種病變區(qū)域的分割,由于醫(yī)生的判斷有著很強(qiáng)的主觀性,對(duì)病變區(qū)域的自動(dòng)分割可以更加客觀的將病變區(qū)域分割出來(lái)并進(jìn)行一系列的量化分析,可以輔助醫(yī)生進(jìn)行更加精確的診斷�；谂錅�(zhǔn)與分割在OCT和OCTA中的各種應(yīng)用,我們分別進(jìn)行了四個(gè)方面的研究并取得了一定的成果。第一,我們提出了一種二維平行樣條配準(zhǔn)的方法,用于超高速OCT系統(tǒng)(掃描速度大于200kHz)下連續(xù)掃描得到的兩個(gè)大尺寸en face OCTA之間的配準(zhǔn),通過(guò)對(duì)兩幅en face OCTA的配準(zhǔn)與融合,我們可以得到一個(gè)消除了運(yùn)動(dòng)偽影并且加強(qiáng)了血管網(wǎng)絡(luò)對(duì)比度、密度以及連通性的融合圖像,對(duì)超高速OCT系統(tǒng)在臨床治療中的作用有著很大提高;第二,我們基于前一種方法提出了一個(gè)三維配準(zhǔn)與結(jié)構(gòu)重建方法,用于超高速OCT系統(tǒng)下連續(xù)掃描得到的兩對(duì)三維數(shù)據(jù)(OCT和OCTA)之間的配準(zhǔn),這一方法可以解決三維OCT和OCTA中由于眼動(dòng)所造成的各種形變(尤其是軸向形變),重建出符合真實(shí)解剖學(xué)結(jié)構(gòu)的三維OCT和OCTA,幫助醫(yī)生從三維層面更加準(zhǔn)確立體的了解患者的病情;第三,我們提出了一種多模態(tài)眼底圖像之間的配準(zhǔn)方法,可以將傳統(tǒng)的眼底圖像(CFPs、FFAs和ICGAs)與en face OCT(也可寫作OCT fundus,OFIs)進(jìn)行配準(zhǔn),配準(zhǔn)后的多模態(tài)眼底圖像可以幫助醫(yī)生更加全面的進(jìn)行診斷,這個(gè)方法同樣可以用于同一患者同一區(qū)域不同時(shí)序掃描的OFIs之間的配準(zhǔn),幫助醫(yī)生更加客觀精確的了解患者的病情發(fā)展;第四,我們提出了一種視神經(jīng)盤(optic disc)邊界及其周邊視網(wǎng)膜中各細(xì)胞層邊界的自動(dòng)分割方法,基于這些自動(dòng)分割得到的邊界信息,我們可以根據(jù)需要得到不同層不同區(qū)域的en face OCTA,幫助醫(yī)生更加全面的了解患者的病情。這四個(gè)方面的研究對(duì)醫(yī)生基于OCT與OCTA的臨床診斷有著很大幫助。
[Abstract]:Optical Coherence Tomography ( OCT ) technique is a three - dimensional imaging technique for high resolution and deep fault resolution of biological tissue . OCT and OCTA have been widely used in the treatment of various diseases . In addition , OCT and OCTA have been widely used in the treatment of various diseases . In addition , we propose a method for the registration and fusion of multiple lesion regions in OCT or OCTA , which can be used in OCT or OCTA . The multi - modal fundus images after registration can help doctors to diagnose more comprehensively . This method can also be used for the registration of different timing scans in the same region of the same patient , to help doctors to know more objectively and accurately .

【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 曾碧新;謝忠好;;眼底圖像參數(shù)測(cè)定系統(tǒng)[J];中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志;2006年05期

2 張同光;;數(shù)字眼底圖像分析輔助診斷研究[J];軟件導(dǎo)刊;2013年07期

3 劉杰;;基于分量提取的眼底圖像預(yù)處理研究[J];中州大學(xué)學(xué)報(bào);2010年03期

4 張東波;易瑤;趙圓圓;;基于投影的視網(wǎng)膜眼底圖像視盤檢測(cè)方法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2013年04期

5 閆云娟,陳圣滔,馮大一;計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在眼底圖像中的應(yīng)用[J];太原師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年03期

6 化莉;沈建新;;基于一種模糊邏輯算法的眼底圖像增強(qiáng)[J];中國(guó)制造業(yè)信息化;2010年03期

7 余輪;魏麗芳;潘林;;眼底圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2011年05期

8 魏麗芳;潘林;余輪;;一種病變眼底圖像的配準(zhǔn)方法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2011年04期

9 陳驥;彭承琳;;眼底圖像的三維重建[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2008年01期

10 顧晶龍;沈建新;;基于粗糙集與小波反銳化掩模的眼底圖像增強(qiáng)[J];中國(guó)制造業(yè)信息化;2009年21期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 王子亮;潘林;余輪;;基于矢量方法的眼底圖像預(yù)處理[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

2 曹米莎;程建新;陳昱昆;龐博;王劍鋒;詹增榮;鄺健;周少博;李輝;梁納;袁永剛;盧毓敏;陳悅玲;;眼底圖像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)眼底的臨床觀察與研究[A];“廣東省光學(xué)學(xué)會(huì)2013年學(xué)術(shù)交流大會(huì)”暨“粵港臺(tái)光學(xué)界產(chǎn)學(xué)研合作交流大會(huì)”會(huì)議手冊(cè)論文集[C];2013年

3 黃君鑫;;紅外眼底鏡的研究[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2006年學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2006年

4 朱琳琳;唐延?xùn)|;;基于眼底特征的視盤自動(dòng)檢測(cè)[A];2010中國(guó)儀器儀表學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)大會(huì)（論文集1）[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 高瑋瑋;眼底圖像分割算法及應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

2 李居朋;眼底圖像處理與分析中一些關(guān)鍵問(wèn)題的研究[D];北京交通大學(xué);2009年

3 韓松濤;眼底圖像的血管特征分析[D];吉林大學(xué);2010年

4 姚暢;眼底圖像分割方法的研究及其應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2009年

5 李鵬飛;眼底圖像實(shí)時(shí)處理與液晶自適應(yīng)系統(tǒng)控制研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 于婷;眼底圖像視神經(jīng)盤和滲出物自動(dòng)分割算法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

2 鄭姍;主動(dòng)輪廓模型及其在眼底圖像分割中的應(yīng)用[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

3 于甜甜;基于自適應(yīng)盲解卷積的眼底圖像復(fù)原[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

4 于揮;眼底圖像中病變的檢測(cè)方法研究[D];蘭州交通大學(xué);2015年

5 趙麒然;基于改進(jìn)參數(shù)核圖割的OCT眼底圖像分割方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

6 潘燕紅;基于監(jiān)督分類的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)方法的研究[D];福州大學(xué);2014年

7 李敏;眼底圖像血管三維重建方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

8 邵一婷;彩色眼底圖像視盤自動(dòng)檢測(cè)方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

9 祝婉;多模眼底圖像配準(zhǔn)方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

10 崔寧;彩色眼底圖像血管參數(shù)測(cè)量方法研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1795988