·1224. 工程科学学报，第41卷，第9期 RNFL GCL+IPL 玻璃体 INL OPL 黄斑小凹 ONL IS+OS RPE 脉路膜 PE L PA L FV L FV R PA R PER LM:内界膜：RNFL:视网膜神经纤维层：GCL+PL:神经节细胞层+内丛状层：NL:内核层：OPL:外丛状：ONL:外核层：IS+OS:光感受 器内节段+光感受器外节段：RPE:色素上皮层：VM:维尔赫夫膜：BM:布鲁赫膜：PE_L:左侧中心凹周围区：PAL:左侧旁中心凹：VL: 左侧中心凹；V_R:右侧中心凹：PAR:右侧旁中心凹：PER:右侧中心凹周围区 图1视网膜黄斑区组织结构 Fig.1 Macular tissue structure of the retina 特定目标的差异，进一步获得更多利于医学诊断的 如下： 量化特征. wob=2-（ga+g6）+wmin (1) 当视网膜黄斑区发生病变时，往往会出现形态 式中，e贴表示分配给相邻节点a和b之间边的权 上的变异，是病情判断的重要指标.医学上通常将 重，g.和g6分别表示节点a和节点b在图像中的垂 视网膜定义在内界膜(internal limiting membrane, 直梯度，标准化后梯度值在0和1之间，w表示图 LM)和布鲁赫膜(Bruch's membrane,BM)之间，一 中的最小权重，为一个小正数用以保证系统稳定，取 些OCT仪器也以这两个边界膜之间的探测数据作 wm=1×10-5.在该权重设置条件下，具有较大垂 为视网膜的厚度数据.光感受器内外节交界处 直梯度的节点对会赋予小的权重值，对应图像中就 (ISOS)位于视网膜神经感觉层和色素上皮层之间， 是视网膜边界点所在路径的权重和将会是最小的， 并呈现高反射信号，易于识别，同时当发生视网膜脱 依此来实现视网膜边界的提取 离时，起到关键区分作用.因此本文选择LM、 视网膜层分割方法的整体流程和参考模型构建 ISOS、BM来建立正常人眼的标准OCT图像的参考 如图2所示.在提取边界的基础上，将获得的边界 模型. 取平均作为正常视网膜参考模型，如图3实线所示. 以100张正常的OCT图像作为参考模型的数 其中，图中虚线表示的是以参考模型标准差为参照 据集.LM、ISOS、BM边界的准确提取是构建视网 的变化范围. 膜参考模型的基础，采用基于图论的方法[4)来实 Duan等[is]和Shen等16对中国人正常黄斑厚 现.该方法将OCT图像表示为节点图，其中每个节 度进行了测量统计，采用的仪器分别为Stratus OCT 点对应图像中的一个像素点，连接节点的链接称为 (Carl Zeiss Meditec Inc.,Jena,Germany)#Spect- 边，一组连接的边形成一个穿过图的路径.对每条 ralis SD-OCT Heidelberg Engineering,Heidelberg, 边赋予权重，从设定的开始节点到结束节点遍历图， Germany).测量黄斑区直径6mm范围内的3个区 寻找权重总和最小的路径.视网膜边界就是要寻找 域（中心、内环和外环，直径分别为1、3和6mm),测 的最优路径.在OCT图像中，视网膜层主要是水平 量数据包括中心凹最小值、中心凹、内环和外环的平 结构，可通过垂直方向上像素灰度的变化来定义相 均厚度，具体数值如表1所示.其中Ref Model为从 邻节点之间边的权重.基于灰度梯度的权重设置 上述参考模型中量化得到的数值.由于不同数据源 否 图例预处理 权重计算 初始化各层 限制搜索 寻找最短 是否完成所 结束点 区域 路径 有边界提取 参考棋型 统一黄斑 边界单位换 最终分割 小四 算像素一m 结果 图2层分割整体流程和参考模型构建 Fig.2 Layer segmentation overall process and reference model construction工程科学学报,第 41 卷,第 9 期 ILM:内界膜; RNFL:视网膜神经纤维层; GCL + IPL:神经节细胞层 + 内丛状层; INL:内核层; OPL:外丛状; ONL:外核层; IS + OS:光感受 器内节段 + 光感受器外节段; RPE:色素上皮层; VM:维尔赫夫膜; BM:布鲁赫膜; PE_L:左侧中心凹周围区; PA_L:左侧旁中心凹; FV_L: 左侧中心凹; FV_R:右侧中心凹; PA_R:右侧旁中心凹;PE_R:右侧中心凹周围区 图 1 视网膜黄斑区组织结构 Fig. 1 Macular tissue structure of the retina 特定目标的差异,进一步获得更多利于医学诊断的 量化特征. 当视网膜黄斑区发生病变时,往往会出现形态 上的变异,是病情判断的重要指标. 医学上通常将 视网膜定义在内界膜( internal limiting membrane, ILM)和布鲁赫膜(Bruch蒺s membrane, BM)之间,一 些 OCT 仪器也以这两个边界膜之间的探测数据作 为视网膜的厚度数据. 光感受器内外节交界处 (ISOS)位于视网膜神经感觉层和色素上皮层之间, 并呈现高反射信号,易于识别,同时当发生视网膜脱 离时, 起到关键区分作用. 因此 本 文 选 择 ILM、 ISOS、BM 来建立正常人眼的标准 OCT 图像的参考 模型. 图 2 层分割整体流程和参考模型构建 Fig. 2 Layer segmentation overall process and reference model construction 以 100 张正常的 OCT 图像作为参考模型的数 据集. ILM、ISOS、BM 边界的准确提取是构建视网 膜参考模型的基础,采用基于图论的方法[14] 来实 现. 该方法将 OCT 图像表示为节点图,其中每个节 点对应图像中的一个像素点,连接节点的链接称为 边,一组连接的边形成一个穿过图的路径. 对每条 边赋予权重,从设定的开始节点到结束节点遍历图, 寻找权重总和最小的路径. 视网膜边界就是要寻找 的最优路径. 在 OCT 图像中,视网膜层主要是水平 结构,可通过垂直方向上像素灰度的变化来定义相 邻节点之间边的权重. 基于灰度梯度的权重设置 如下: wab = 2 - (ga + gb) + wmin (1) 式中,wab 表示分配给相邻节点 a 和 b 之间边的权 重,ga和 gb分别表示节点 a 和节点 b 在图像中的垂 直梯度,标准化后梯度值在 0 和 1 之间,wmin表示图 中的最小权重,为一个小正数用以保证系统稳定,取 wmin = 1 伊 10 - 5 . 在该权重设置条件下,具有较大垂 直梯度的节点对会赋予小的权重值,对应图像中就 是视网膜边界点所在路径的权重和将会是最小的, 依此来实现视网膜边界的提取. 视网膜层分割方法的整体流程和参考模型构建 如图 2 所示. 在提取边界的基础上,将获得的边界 取平均作为正常视网膜参考模型,如图 3 实线所示. 其中,图中虚线表示的是以参考模型标准差为参照 的变化范围. Duan 等[15]和 Shen 等[16] 对中国人正常黄斑厚 度进行了测量统计,采用的仪器分别为 Stratus OCT (Carl Zeiss Meditec Inc. , Jena, Germany) 和 Spect鄄 ralis SD鄄鄄 OCT ( Heidelberg Engineering, Heidelberg, Germany). 测量黄斑区直径 6 mm 范围内的 3 个区 域(中心、内环和外环,直径分别为 1、3 和 6 mm),测 量数据包括中心凹最小值、中心凹、内环和外环的平 均厚度,具体数值如表 1 所示. 其中 Ref Model 为从 上述参考模型中量化得到的数值. 由于不同数据源 ·1224·