一种基于OCT血管造影技术的青光眼滤过术后滤过泡评价方法与流程

本发明具体涉及眼科医学及光电子技术领域，具体涉及一种基于oct血管造影技术的青光眼滤过术后滤过泡评价方法。

背景技术：

青光眼已成为全球第二大致盲性眼病，由于其病理性高眼压可对视神经造成不可逆性损伤，引起视功能障碍。青光眼滤过手术是控制眼压治疗青光眼的主要手术方式。手术是否成功的关键在于术后能否形成有功能的外流滤过道，包括结膜下滤过泡和浅层巩膜瓣下引流通道。据报道青光眼滤过手术后2年的失败率达15％-30％，滤过泡的瘢痕形成和滤过道被阻塞是导致手术失败的主要原因。一个形成已久的滤过泡整体过度血管化意味着其滤过功能丧失，手术控制眼压失败。然而，目前临床工作中使用的多数滤过泡分类评价标准，仅通过滤过泡表面血管化程度作为评价滤过功能的标志。然而，随访观察并客观评价青光眼滤过手术后滤过泡的整体微血管网结构，可为术后判断滤过泡功能，及早采取处理措施提供更为可靠临床提示。

青光眼术后滤过道修复过程中的血供主要来自睑板后动脉结膜穹隆分支和睫状前动脉巩膜外层分支双重途径。与其他手术后尽一切办法促进伤口愈合不同，青光眼术后滤过道的维持是一个抑制手术切口修复的过程，即减少滤过泡血管化和滤过道纤维化。在青光眼滤过术后的随访过程中，临床最常用的方法是通过裂隙灯显微镜(slitlampmicroscope)照相，对滤过泡外形和表面血供进行观察记录，并建立了多种分型分类系统，其中包括：kronfeld分型标准、migdal分型标准、mcculloch分型标准、ibags(indianablebgradingappearancescale)分类系统和mbgs(moorfieldsblebgradingsystem)分类系统等。然而，裂隙灯显微镜照相仅能对滤过泡表面血管进行拍摄，无法提供深度信息，且相关的分型分类系统仅为定性标准，依赖检查阅片者自身经验，结果主观性较强，无法统一客观定量记录。进一步研究为了明确滤过泡内部结构与其功能之间的联系，常通过眼前节超声生物显微镜(ultrasoundbiomicroscopy)观察滤过泡二维切面结构。然而，由于超声生物显微镜的分辨率限制，无法对滤过泡微血管网精准成像，且其采用接触式检查方式，易刺激术后滤过泡炎症反应，增加感染风险。另外，共聚焦显微镜(confocalmicroscopy)虽可以对滤过泡结膜上皮和上皮下血管进行微观细胞级观察，但由于其观察范围和深度有限，无法提供滤过泡微血管网结构的宏观整体信息，且由于其接触式检查方式，对患者配合度要求高，临床操作相对困难。因此，亟待发展一种客观、包含深度信息、高分辨率、非接触式的检查方式，以辅助青光眼滤过术后滤过泡整体三维微血管网的临床随访观察。

眼前节光学相干断层扫描技术(opticalcoherencetomography，oct)的进步，促使眼前节组织深度信息的高分辨率成像得到发展。近年来，新出现的基于oct三维配准重建技术oct血管造影成像(octangiography，octa)，在对眼前节组织结构成像的同时，可对血管信息进行提取，并行不同深度的二维微血管网投影面(enface)重建。相较于眼前节荧光素血光造影(fluoresceinangiographic，fa)和吲哚青绿血管造影(indocyaninegreenangiographic，icgc)，octa可以对眼前节组织的二维微血管分布进行非接触、高分辨率、含深度信息的投影面成像，且避免了受试者注射造影剂后出现过敏、休克等并发症的风险。然而，目前临床oct技术仅可获得二维投影面octa图像，缺少整体三维微血管网重建技术，无法获取三维微血管整体结构信息，并且缺乏表达三维微血管网结构复杂程度等客观量化参数。然而，三维眼前节微血管网重建技术和对应客观量化指标的建立，对青光眼滤过术后其滤过泡功能相关的三维微血管网随访研究至关重要。

技术实现要素：

为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于oct血管造影技术的青光眼滤过术后滤过泡评价方法。

本发明采用的技术解决方案是：一种基于oct血管造影技术的青光眼滤过术后滤过泡评价方法，所述的评价方法包括以下步骤：

(1)采用眼前节扫频光源oct(ss-oct)系统获取青光眼滤过术后的滤过泡图像采集：ss-oct图像采集采用bm扫描模式，获得人眼滤过泡b-scan图像，采用相位相关算法对相邻两次扫描的b-scan图像进行配准；

(2)采用基于强度的多普勒方差算法实现对滤过泡微血管图像信息的获取，并在二维投影基础上采用三维扩展的动态算法重建滤过泡三维微血管结构；

(3)基于重建的滤过泡微血管网络，采用基于三维分形维度分析的盒维数算法描述ss-octa三维微血管网的空间复杂程度，建立代表滤过泡功能的定量化指标。

所述的步骤(1)中的眼前节扫频光源oct(ss-oct)系统采用中心波长为1310nm，带宽100nm的扫频光源，扫描速度为200khz，采集获得的octb-scan图像大小为1024×512像素。

所述的步骤(2)中采用基于强度的多普勒方差算法实现对滤过泡微血管图像信息的获取包括以下步骤：采用增加两次测量间隔的方法获得b-scan扫描的时间差t，以及像素点图像配准方法矫正不同b-scan扫描之间眼球的横向运动x和纵向运动z，由此，获得的同一位置不同b-scan之间的差异(σ2)表达为：

其中，m代表平均扫描深度的像素点，n代表同一位置扫描的次数；an，m代表oct数据的幅度值。

所述的获得的滤过泡微血管的二维投影面图像通过高斯滤波和中值滤波方法对图像进行去噪，采用亚像素配准算法对不同扫描位置图像进行配准，采用最大值投影法获得人眼ss-octa二维投影面的角巩膜缘微血管网重建。

所述的步骤(2)中采用三维扩展的动态算法重建滤过泡三维微血管结构包括以下步骤：采用三维扩展的动态规划算法对三维的octa数据进行分割，获得ss-octa三维微血管网结构图像，采用基于三维扩展的动态规划算法探测目标组织的边界，将边界探测的问题转换成寻找最短路径费用的问题，采用动态规划算法可高效寻找最优路径，并保持较好的鲁棒性，针对三维的oct血管数据v(x，y，z)，所采用的三维扩展状态转移方程可以表示为：

其中，c1和c2分别表示在x-z平面和y-z平面上的路径的累计费用，参数d1，d2和α1，α2用于控制探测的目标曲面的平滑度。w(x+i，x)则表示点(x+i，y-i，z)到点(x，y，z)的路径的权重，权重由下式获得：

w(x+i，x)＝2-r(x+i，y-1，z)-r(x，y，z)；

其中，r(x，y，z)为点(x，y，z)处的梯度值，并归一化0至1区间。

所述的步骤(3)中采用基于三维分形维度分析的盒维数算法描述ss-octa三维微血管网的空间复杂程度，建立代表滤过泡功能的定量化指标包括以下步骤：采用基于三维分形维度分析的盒维数算法描述ss-octa三维微血管网的空间复杂程度，盒维数算法通过将血管分割为n数个体长为r的网格划分分形物体，随着划分网格无穷精细化，所表达的分形维度关系如下：

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于oct血管造影技术的青光眼滤过术后滤过泡评价方法，实现眼前节非接触式、长深度、高速图像采集，通过眼前节ss-octa三维微血管网的重建方法，建立适用于分析青光眼滤过手术后滤过功能相关的滤过泡三维微血管网结构和客观量化检测方法，对眼前节组织的二维微血管分布进行非接触、高分辨率、含深度信息的投影面成像，且避免了受试者注射造影剂后出现过敏、休克等并发症的风险，获取三维微血管整体结构信息，表达三维微血管网结构复杂程度等客观量化参数。通过三维眼前节微血管网重建技术和对应客观量化指标的建立，对青光眼滤过术后其滤过泡功能相关的三维微血管网随访研究至关重要。

附图说明

图1为用于青光眼滤过泡功能检测的扫频光源oct系统示意图。

图2为基于ss-oct青光眼滤过泡的三维重建图；其中图a为ss-oct切面扫描滤过泡b-scan图像；图b滤过泡三维重建图像。

图3为滤过泡ss-octa三维分形维度分析结果；其中图a为滤过泡结膜表面血管图像；图b为ss-octa血管提取结果；图c为ss-octa血管骨骼化盒维数算法dbox量化结果。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进行详细的说明，实施例仅是本发明的优选实施方式，不是对本发明的限定。

本发明所涉及的ss-octa血管造影技术基于眼前节ss-oct系统，采用中心波长为1310nm，带宽100nm的扫频光源(sweptsource)，系统理论轴向分辨率可达7.4μm。ss-oct系统扫描速度为200khz，采集获得的octb-scan图像大小为1024×512像素，最高成像速度将达到200帧/秒，

ss-oct图像采集采用bm扫描模式，获得人眼滤过泡b-scan图像。b-scan扫描间隙的轴向眼动仍对图像信息的提取造成一定影响，为减小扫描过程中眼动所造成的影响，采用相位相关(phasecorrelation)算法对相邻两次扫描的b-scan图像进行配准。通过基于强度的多普勒方差(intensity-baseddopplervariance)算法实现对滤过泡微血管图像信息获取。采用增加两次测量间隔的方法获得b-scan扫描的时间差(t)，以及像素点图像配准方法矫正不同b-scan扫描之间眼球的横向运动(x)和纵向运动(z)。由此，获得的同一位置不同b-scan之间的差异(σ2)表达为：

其中，m代表平均扫描深度的像素点，n代表同一位置扫描的次数。计算过程中当m和n的对应数值增加时，oct图像的信噪比(signaltonoiseratio)增加。其中m设置为2，n设置为8。an，m代表oct数据的幅度值。采用基于直方图(histogram)分析的阈值消除图像噪声。

二维投影面的微血管网图像的获得，通过高斯滤波(gaussfilter)和中值滤波(medianfilter)方法对图像进行去噪，采用亚像素配准(subpixelregistration)算法对不同扫描位置图像进行配准。采用最大值投影(maximumintensityprojection)法获得人眼ss-octa二维投影面的角巩膜缘微血管网重建。

在二维投影面微血管网重建的基础上，本研究将进一步采用三维扩展的动态规划(dynamicprogramming)算法对三维的octa数据进行分割，获得ss-octa三维微血管网结构图像。采用基于三维扩展的动态规划算法探测目标组织的边界，其基本原理是将边界探测的问题转换成寻找最短路径(shortestpath)费用的问题。动态规划算法可高效寻找最优路径，并保持较好的鲁棒性。针对三维的oct血管数据/(x，y，z)，所采用的三维扩展状态转移方程可以表示为：

其中，c1和c2分别表示在x-z平面和y-z平面上的路径的累计费用，参数d，d2和α1，α2用于控制探测的目标曲面的平滑度。w(x+i，x)则表示点(x+i，y-i，z)到点(x，y，z)的路径的权重，可由下式获得：

w(x+i，x)＝2-r(x+i，y-1，z)-r(x，y，z)

式(4)；

其中，r(x，y，z)为点(x，y，z)处的梯度值，并归一化0至1区间。

由于ss-octa三维微血管网可表达更为丰富的三维立体微血管网结构信息。采用基于三维分形维度分析(fractalanalysis)的盒维数算法(boxcounting，dbox)描述ss-octa三维微血管网的空间复杂程度。盒维数算法通过将血管分割为n数个体长为r的网格划分分形物体，随着划分网格无穷精细化，所表达的分形维度关系如下：

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。