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年龄相关性黄斑变性(Age-related Macular Degeneration,AMD)是导致老年人丧失视力的主要原因之一,若未及早发现并治疗,可能导致不可逆的视力损伤。玻璃膜疣是AMD早期阶段的重要眼底改变,其多种特性与AMD的视力预后密切相关。眼底彩照(Color Fundus Photograph,CFP)是常见的玻璃膜疣临床检测技术,光学相干断层扫描成像(Optical Coherence Tomography,OCT)技术可以提供玻璃膜疣的三维信息,两者的融合是玻璃膜疣全面检测的重要基础。本文主要研究基于视网膜OCT图像的玻璃膜疣自动分割,以提供玻璃膜疣的三维信息;研究针对AMD疾病的OCT图像与眼底彩照的配准,为玻璃膜疣的融合分析奠定基础。主要工作和创新点总结如下:(1)提出一种基于通道注意力残差模块与特征交换模块的改进2.5D多任务卷积神经网络,将玻璃膜疣分割与视网膜组织分层相互结合与约束,实现了玻璃膜疣、视网膜色素上皮层(Retinal Pigment Epithelium Layer,RPE)和BM膜区域(Bruch’s Membrane Region,BMR)的联合分割。首先,对于网络的输入,本文采用了去冗余的当前帧(OCTB扫描二维图像)加前后各一帧的2.5D数据输入格式,在利用空间邻域信息的同时减少计算量。然后,在网络的改进部分,设计了适用于2.5D网络的特征通道注意力残差模块,解决目标与背景不平衡的问题;采用了多任务学习的方式替代多类别分割,有效避免类别间的相互影响;设计了特征交换模块,实现多任务的相互协作,并提高网络的泛化性。最后,本文结合先验知识和组织层信息约束对玻璃膜疣分割的结果进行了修正。本文方法在261个AMD患者和115个健康受试者的OCT数据(681张包含玻璃膜疣的B扫描图和230张正常B扫描图)上进行验证和评估,璃膜疣分割的Dice系数、查准率和查全率分别为76.59%、84.03%和74.47%,表明本文方法具有较好的分割性能。(2)针对视网膜图像因AMD疾病存在引起配准效果不理想的问题,提出一种基于改进特征点提取的视网膜OCT图像和眼底彩照双模态配准算法。该算法针对两种图像设计了不同的血管中心线提取法并以作此为配准特征。对OCT图像,首先采用改进的U-Net分割出视网膜外层并获得OCT投影图;然后对投影图进行预处理并采用多尺度血管增强滤波算法提取血管;最后对血管进行单像素细化操作从而得到血管中心线。对眼底彩照,利用改进的U-Net分割血管,并采用一种血管感兴趣区域定位法选取有效的血管区域,获取血管中心线。利用血管中心线特征点,采用相干点漂移(Coherent Point Drift,CPD)算法获得仿射变换参数,实现多模态图像配准。本文的配准方法在10个患有萎缩性AMD和7个患有渗出性AMD的双模态数据上进行测试,配准前后的均方根误差分为74.67和7.80像素,表明了本文配准方法的可行性和有效性。