一种快速的视网膜光学相干图像分割方法

张天桥 黎日昌 罗文

摘要：在医学领域，黄斑厚度可以用来量化糖尿病黄斑水肿和年龄相关性黄斑变性等疾病，临床上通常使用光学相干断层扫描的影像技术来获取黄斑图像。但现有的黄斑图像分割方法运算速度较慢，阻碍了其临床使用。本文提出一种新的基于多分辨率及水平集的黄斑图像分割方法，首先使用高斯滤波对原始图像按行进行滤波，再运用多分辨率方法获取图像初始局部轮廓，最后使用水平集方法可以快速获取黄斑图像的中间轮廓，得到最终的图像分割结果。通过在311幅黄斑图像的仿真实验对比，本文方法在边缘检测结果和运算速度上比传统方法有很大改进。

关键词：黄斑图像；光学相干成像；水平集；图像分割

中图分类号：R770.43文献标识码：A

1引言

光学相干断层扫描（OCT）是一种可以通过光学信号采集和处理来对组织内部结构进行无创伤成像的诊断设备。与其他高分辨率成像方法（如超声波、X射线和磁共振成像）相比，光学相干断层扫描方法具有更高的分辨率，可以显示出更加清晰的组织内部结构图像。目前，OCT这种光学成像技术已成为一种重要的可用于临床上视网膜成像的实用技术。例如，临床上通常使用光学相干断层扫描的影像技术来获取黄斑图像。早期的OCT视网膜图像分割方法主要是基于灰度阈值和灰度变化[1]，这些方法对噪声敏感并且耗时。Koozekanani[2]等人提出了一种马尔科夫随机场（Markovrandomfield，MRF）的方法来提取视网膜内部和外部边缘，这种自回归模型的鲁棒性优于那些基于灰度阈值的方法。……