专利名称：一种oct合成眼底图视盘中心定位方法及设备的制作方法
技术领域：
本发明属于定位技术领域，尤其涉及ー种OCT合成眼底图视盘中心定位方法及设备。
背景技术：
目前的眼底图视盘中心定位技术主要包括1.基于眼底图血管的定位，然而根据血管的走向进行视盘中心定位；2.基于hough圆检测及主动轮廓线模型对视盘区域进行定位。
首先，这两种方法都基于图像的边缘特征，如血管及视盘边缘等。然而边缘检测受图像质量的影响很大，因此目前这两种方面主要集中的非OCT合成的眼底图，如眼底照相机获得的眼底图等。因为该类眼底像质量清晰，血管及视盘边缘便于定位。光学相关断层扫描图像(Optical Coherence Tomography, OCT)眼底合成图的整体质量不如眼底彩照等这ー类眼底图，血管及视盘区域的对比度较弱，尤其是视盘边缘，同时每次OCT区域扫描时间较长，人眼的抖动或者眨眼都会影响后期合成的OCT眼底图。因此这两类方法不能直接应用在合成OCT图上。其次，这两种方法无论是血管细化或者边缘的检测，前期需要复杂的算法设计，尤其是OCT合成眼底图的图像质量所帯来的影响，要产生较为准确的边缘分割效果，算法将会更加复杂，将会有较大的计算量。
发明内容
本发明实施例涉及定位技术领域，尤其涉及ー种OCT合成眼底图视盘中心定位方法及设备，用于根据眼底图视盘区域中心暗周围亮的特征快速定位眼底图视盘中心。ー种OCT合成眼底图视盘中心定位方法，包括
获取眼底图像数据；
利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理，所述内外正方形框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，所述内外正方形框的内框数值为-I除以内框的像素点数，所述内外正方形框的外框数值为I除以外框的像素点数；
通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取ー个相关性矩阵；
找到所述相关性矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。ー种OCT合成眼底图视盘中心定位设备，包括
获取模块，用于获取眼底图像数据；
处理模块，用于利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理，所述内外正方形框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，所述内外正方形框的内框数值为-I除以内框的像素点数，所述内外正方形框的外框数值为I除以外框的像素点数；计算模块，用于通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取ー个相关性矩阵；
定位模块，用于找到所述相关性矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。与现有技术相比，本发明实施例不需要考虑精细的血管及视盘边缘特征，对不同质量的眼底图，只要视盘区域符合视盘中心区域暗周围亮的特征，都可以快速准确的定位视盘区域，因此算法的稳定性较强，同时算法的计算速度很快，可以在大量的眼底图进行快速定位分析。
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的 域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I是本发明实施例提供的ー种OCT合成眼底图视盘中心定位方法流程示意图； 图2是本发明实施例提供的ー种内外正方形矩阵示意 图3是本发明实施例提供的ー种OCT合成眼底图视盘中心定位设备结构示意图。
具体实施例方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进ー步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。请參阅图1，图I是本发明实施例提供的ー种OCT合成眼底图视盘中心定位方法流程示意图。如图I所示，该眼底图视盘中心定位的方法包括以下步骤
101、获取眼底图像数据；
本实施例中，眼底图像数据获取有两种方式第一，非OCT合成的眼底图，如眼底照相机获得的眼底图等。因为该类眼底像质量清晰，血管及视盘边缘便于定位。第二，OCT眼底合成图。光学相关断层成像木，ー种高分辨率、非接触性的生物组织成像技木，能使医生在活体上获得类似于眼组织病理改变的影像，此类眼底合成图的整体质量不如眼底彩照等这ー类眼底图，血管及视盘区域的对比度较弱，尤其是视盘边缘，同时每次OCT区域扫描时间较长，人眼的抖动或者眨眼都会影响后期合成的OCT眼底图。目前我们使用的OCT扫描仪器扫描范围为6X6mm,对于姆次扫描得到的光学相关断层扫描图像，其横向为492像素，纵向为560像素，即A-scan为560Pixel，B-scan为492PixeL·扫描100次，即C-scan为100。因此，我们可以从扫描获得的整个数据得到平面的OCT合成图像，如图2所示。合成方法每列A-scan的所有点的像素值的平均值作为合成图像的单个点的像素值。这样即获得了整个OCT合成图像的像素值，对图像进行归一化拉伸，将OCT合成图的像素值大小拉伸到0-255之间，増加图像的对比度。最好对合成图像做插值运算，得到492X492大小的眼底图像数据。本实施例中，通过对图像进行归ー化拉伸，将OCT合成图的像素值大小拉伸到0-255之间，增加图像的对比度，从而使原始的OCT数据对比度更明显；通过纵向A-scan可以获取每列的单个点的平均像素值，同时扫描100次，可获得492X100数据矩阵，对合成图像做插值运算后，得到492X492大小的眼底图像正方形数据，通过归ー化拉伸和插值运算都使得OCT合成图的数据矩阵对比度增加并同时变成正方形矩阵，易于数据处理等操作。102、利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理，所述内外正方形框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，所述内外正方形框的内框数值为-I除以内框的像素点数，所述内外正方形框的外框数值为I除以外框的像素点数；
本实施例中，对于每次B-Scan方向扫描的OCT图像，视盘区域A-scan方向的所有(560)点的像素值大小都非常小，即没有什么反射信号。因此这部分区域合成的像素值在合成图像中的像素值也将非常小，即表现出暗的区域。而视盘区域之外，由于有较强的反射信 号，因此像素值较大，所以表现为较亮的。由于视盘本身类似圆形，这样使得视盘区域在眼底图中呈现出类似圆形的较暗区域。由于视盘区域类似圆，因此我们设计ー个嵌套的正方形区域，其结构如如图3所示。上述正方形内外框的大小根据对正常人眼底图手工测量获得的100组数据统计得到，上述正方形内框数值为-I除以内框的像素点数，上述正方形外框数值为I除以外框的像素点数，其中内外正方形框的设计是根据视盘区域的特征，即视盘区域在眼底图中是中心暗周围亮的区域。本实施例中，通过根据OCT视盘区域的特征设计嵌套的内外框正方形矩阵，提取OCT视盘图像的信息，从而从过平移矩阵对图像进行操作后，定位眼底图的视盘中心。103、通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取ー个相关性矩阵；
本实施例中，平移模板使得内外嵌套的正方形矩阵对整幅视盘区域图的数据进行操作，因内外嵌套的正方形矩阵是根据视盘区域图的特征即中心暗周围亮而设计的，所以通过对视盘区域图的数据进行操作后，获取到一个相关性矩阵。其中上述相关性矩阵中每个点的数值表示，以该点为中心，以模板区域为大小的眼底图特征与平移模板特征的相似度，从而根据此相似度可以提取视盘区域信息，准确定位眼底图视盘的中心区域。104、找到所述相关性矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本实施例中，通过设计的内外嵌套的正方形矩阵和平移模块对整幅OCT视盘图做处理后，得到相关性矩阵，该相关性矩阵中的每个点的数值表示，以该店为中心，以模板区域为大小的眼底图特征与平移模板特征的相似度，根据相关性矩阵中的数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本发明实施例根据眼底图视盘区域中心暗周围亮的特征快速定位眼底图视盘中心，该方法包括获取眼底图像数据；设计ー个嵌套的内外正方形框；通过平移模板计算所述平移模板与图像的相关性，获取ー个相关性矩阵；找到矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本发明实施例不需要考虑精细的血管及视盘边缘特征，对不同质量的眼底图，只要视盘区域符合视盘中心区域暗周围亮的特征，都可以快速准确的定位视盘区域，因此算法的稳定性较强，同时算法的计算速度很快，可以在大量的眼底图进行快速定位分析。请參阅图2，图2是本发明实施例提供的ー种内外正方形矩阵示意图，正方形内外框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，上述正方形内框数值为-I除以内框的像素点数，上述正方形外框数值为I除以外框的像素点数。本实施例中，对于每次B-scan方向扫描的OCT图像，视盘区域A_scan方向的所有(560)点的像素值大小都非常小，即没有什么反射信号。因此这部分区域合成的像素值在合成图像中的像素值也将非常小，即表现出暗的区域。而视盘区域之外，由于有较强的反射信号，因此像素值较大，所以表现为较亮的。由于视盘本身类似圆形，这样使得视盘区域在眼底图中呈现出类似圆形的较暗区域。由于视盘区域类似圆，因此我们设计ー个嵌套的正方形区域，其结构如如图3所示。上述正方形内外框的大小根据对正常人眼底图手工测量获得的100组数据统计得到，上述正方形内框数值为-I除以内框的像素点数，上述正方形外框数值为I除以外框的像素点数，其中内外正方形框的设计是根据视盘区域的特征，即视盘区域在眼底图中是中心暗周围亮的区域。 本实施例中，通过根据OCT视盘区域的特征设计嵌套的内外框正方形矩阵，提取OCT视盘图像的信息，从而从过平移矩阵对图像进行操作后，定位眼底图的视盘中心。请參阅图3，图3是本发明实施例提供的OCT合成眼底图视盘中心定位设备结构示意图，该设备包括以下模块
获取模块301，用于获取眼底图像数据；
本实施例中，眼底图像数据获取有两种方式第一，非OCT合成的眼底图，如眼底照相机获得的眼底图等。因为该类眼底像质量清晰，血管及视盘边缘便于定位。第二，OCT眼底合成图。光学相关断层成像术，ー种高分辨率、非接触性的生物组织成像技术，能使医生在活体上获得类似于眼组织病理改变的影像，此类眼底合成图的整体质量不如眼底彩照等这ー类眼底图，血管及视盘区域的对比度较弱，尤其是视盘边缘，同时每次OCT区域扫描时间较长，人眼的抖动或者眨眼都会影响后期合成的OCT眼底图。目前我们使用的OCT扫描仪器扫描范围为6X6mm，对于每次扫描得到的
光学相关断层扫描图像，其横向为492像素，纵向为560像素，即A-scan为560Pixel，B-scan为492Pixel。扫描100次，即C-scan为100。因此，我们可以从扫描获得的整个数据得到平面的OCT合成图像，如图2所示。合成方法姆列A-scan的所有点的像素值的平均值作为合成图像的单个点的像素值。这样即获得了整个OCT合成图像的像素值，对图像进行归ー化拉伸，将OCT合成图的像素值大小拉伸到0-255之间，増加图像的对比度。最好对合成图像做插值运算，得到492X492大小的眼底图像数据。本实施例中，通过对图像进行归ー化拉伸，将OCT合成图的像素值大小拉伸到0-255之间，增加图像的对比度，从而使原始的OCT数据对比度更明显；通过纵向A-scan可以获取每列的单个点的平均像素值，同时扫描100次，可获得492X100数据矩阵，对合成图像做插值运算后，得到492X492大小的眼底图像正方形数据，通过归ー化拉伸和插值运算都使得OCT合成图的数据矩阵对比度增加并同时变成正方形矩阵，易于数据处理等操作。处理模块302，用于利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理，所述内外正方形框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，所述内外正方形框的内框数值为-I除以内框的像素点数，所述内外正方形框的外框数值为I除以外框的像素点数；
本实施例中，对于每次B-scan方向扫 描的OCT图像，视盘区域A-scan方向的所有(560)点的像素值大小都非常小，即没有什么反射信号。因此这部分区域合成的像素值在合成图像中的像素值也将非常小，即表现出暗的区域。而视盘区域之外，由于有较强的反射信号，因此像素值较大，所以表现为较亮的。由于视盘本身类似圆形，这样使得视盘区域在眼底图中呈现出类似圆形的较暗区域。由于视盘区域类似圆，因此我们设计ー个嵌套的正方形区域，其结构如如图3所示。上述正方形内外框的大小根据对正常人眼底图手工测量获得的100组数据统计得到，上述正方形内框数值为-I除以内框的像素点数，上述正方形外框数值为I除以外框的像素点数，其中内外正方形框的设计是根据视盘区域的特征，即视盘区域在眼底图中是中心暗周围亮的区域。本实施例中，通过根据OCT视盘区域的特征设计嵌套的内外框正方形矩阵，提取OCT视盘图像的信息，从而从过平移矩阵对图像进行操作后，定位眼
底图的视盘中心。计算模块303，用于通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取ー个相关性矩阵；
本实施例中，平移模板使得内外嵌套的正方形矩阵对整幅视盘区域图的数据进行操作，因内外嵌套的正方形矩阵是根据视盘区域图的特征即中心暗周围亮而设计的，所以通过对视盘区域图的数据进行操作后，获取到一个相关性矩阵。其中上述相关性矩阵中每个点的数值表示，以该点为中心，以模板区域为大小的眼底图特征与平移模板特征的相似度，从而根据此相似度可以提取视盘区域信息，准确定位眼底图视盘的中心区域。定位模块304，用于找到矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本实施例中，通过设计的内外嵌套的正方形矩阵和平移模块对整幅OCT视盘图做处理后，得到相关性矩阵，该相关性矩阵中的每个点的数值表示，以该店为中心，以模板区域为大小的眼底图特征与平移模板特征的相似度，根据相关性矩阵中的数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本发明实施例根据眼底图视盘区域中心暗周围亮的特征快速定位眼底图视盘中心，该设备包括获取模块301用于获取眼底图像数据；处理模块302用于设计一个嵌套的内外正方形框；计算模块303用于通过平移模板计算所述平移模板与图像的相关性，获取一个相关性矩阵；定位模块304找到矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本发明实施例不需要考虑精细的血管及视盘边缘特征，对不同质量的眼底图，只要视盘区域符合视盘中心区域暗周围亮的特征，都可以快速准确的定位视盘区域，因此算法的稳定性较强，同时算法的计算速度很快，可以在大量的眼底图进行快速定位分析。以上所述仅为本发明的优选实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明要求包含范围之内。
权利要求
1.ー种OCT合成眼底图视盘中心定位方法，其特征在于，所述方法包括 获取眼底图像数据； 利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理，所述内外正方形框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，所述内外正方形框的内框数值为-I除以内框的像素点数，所述内外正方形框的外框数值为I除以外框的像素点数； 通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取ー个相关性矩阵； 找到所述相关性矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述获取眼底图像数据包括 对人眼视盘区域做一次6mm直线扫描获取横向492像素，纵向560像素的OCT图像，所述横向为扫描宽度，实际对应6mm，所述纵向为扫描深度，对所述人眼视盘区域以z轴方向，按0. 06mm的间距做100直线扫描获取100幅OCT扫描图像，将每列纵向的所有点的像素值的平均值作为合成眼底图像的单个点的像素值，获得整个所述眼底图像的像素值，对所述眼底图像进行归ー化拉伸，将所述眼底图像的像素值大小拉伸到0到255之间，増加所述眼底图像的对比度，从而获取横向492像素和纵向100像素的粗略眼底像。
3.根据权利要求I或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括 由于实际测量的数据为6mm的正方形区域，对所述眼底图像做三次样条插值运算，得到492X492大小的眼底图数据。
4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述内外正方形框的设计是根据视盘区域的特征来设计的，所述视盘区域的特征是眼底图中中心暗周围亮。
5.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述相关性矩阵中每个点的数值是以该点为中心以模板区域为大小的眼底图特征与特征模板特征的相似度。
6.ー种OCT合成眼底图视盘中心定位设备，其特征在于，所述设备包括 获取模块，用于获取眼底图像数据； 处理模块，用于利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理，所述内外正方形框的大小根据对正常人眼眼底图像手工测量获得的多组数据统计得到，所述内外正方形框的内框数值为-I除以内框的像素点数，所述内外正方形框的外框数值为I除以外框的像素点数； 计算模块，用于通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取ー个相关性矩阵； 定位模块，用于找到所述相关性矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。
7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述获取模块包括 对人眼视盘区域做一次6mm直线扫描获取横向492像素，纵向560像素的OCT图像，所述横向为扫描宽度，实际对应6mm，所述纵向为扫描深度，对所述人眼视盘区域以z轴方向，按0. 06mm的间距做100直线扫描获取100幅OCT扫描图像，将每列纵向的所有点的像素值的平均值作为合成眼底图像的单个点的像素值，获得整个所述眼底图像的像素值，对所述眼底图像进行归ー化拉伸，将所述眼底图像的像素值大小拉伸到0到255之间，増加所述眼底图像的对比度，从而获取横向492像素和纵向100像素的粗略眼底像。
8.根据权利要求6或7所述的设备，其特征在于，所述获取模块中的所述获取眼底图像数据还包括 由于实际测量的数据为6mm的正方形区域，对所述眼底图像做三次样条插值运算，得到492X492大小的眼底图数据。
9.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，，所述内外正方形框的设计是根据视盘区域的特征来设计的，所述视盘区域的特征是眼底图中中心暗周围亮。
10.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述相关性矩阵中每个点的数值是以该点为中心以模板区域为大小的眼底图特征与特征模板特征的相似度。
全文摘要
一种OCT合成眼底图视盘中心定位方法及设备，该方法包括获取眼底图像数据；利用预设的内外正方形框对所述眼底图像数据进行处理；通过移动所述预设的内外正方形框的特征模板，计算所述特征模板与所述眼底图像的相关性，获取一个相关性矩阵；找到所述相关性矩阵中数值最大点即可定位到眼底图视盘的中心区域。本发明实施例只要眼底图采集没有数据丢失或者太大的噪声，通过OCT仪器规范操作采集到的视盘区域普遍符合视盘中心区域暗周围亮的特征，都可以快速准确的定位视盘区域，因此算法的稳定性较强，同时算法的计算速度很快，可以对大量的眼底图进行快速定位分析。
文档编号A61B3/14GK102860814SQ20121030374
公开日2013年1月9日 申请日期2012年8月24日 优先权日2012年8月24日
发明者洪文佳 申请人:深圳市斯尔顿科技有限公司