CN110148111A - 一种视网膜oct图像中多种视网膜病灶的自动检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，所述方法包括如下步骤：采集视网膜3D OCT图像；采用已训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型对所述视网膜3D OCT图像进行检测和初步分割，获取初步分割的病灶区域；对初步分割的病灶区域进行修正，获得精确的视网膜病灶区域。本发明的方法不仅能够精确检测视网膜OCT图像中的视网膜病灶区域，而且能够定量分析视网膜OCT图像中的多种视网膜病灶，具有理想的鲁棒性及准确率。

Description

一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法
技术领域
本发明涉及一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，属于图像处理分析技术领域。
背景技术
浆液性色素上皮脱离、视网膜下积液、脉络膜新生血管和玻璃膜疣这些病灶是年龄性黄斑病变、糖尿病性黄斑水肿等严重视网膜疾病的重要临床表现，黄斑裂孔也是很严重的视网膜疾病。这些疾病可能会导致视力下降，出现生理盲点，甚至致盲。因此，精确检测和分割病灶区域对于获得精准治疗、降低治疗费用具有十分重要的意义。目前现有的视网膜OCT图像上视网膜疾病/病灶的检测方法存在局限性。现有的大部分算法只能用于某几种病灶的分类，而无法定量分析病灶区域；或者只能定量分析某一种病灶，而且算法的鲁棒性及准确率都不理想。
发明内容
本发明的目的在于提供一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，以解决现有技术中存在的上述多项缺陷或缺陷之一。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，包括如下步骤：
采集视网膜3D OCT图像；
采用已训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型对所述视网膜3D OCT图像进行检测和初步分割，获取初步分割的病灶区域；
对初步分割的病灶区域进行修正，获得精确的视网膜病灶区域。
进一步，所述多种视网膜病灶包括：浆液性色素上皮脱离、视网膜下积液、玻璃膜疣、脉络膜新生血管和黄斑裂孔。
进一步，所述多种视网膜病灶检测及分割模型的训练方法包括：
从多个视网膜3D OCT图像数据中选取数张有病灶的B-scan图片；
将B-scan图片输入到卷积神经网络，进行特征提取；
将提取的特征生成候选区域，每张B-scan图片生成N个候选区域；
将候选区域映射到卷积神经网络的最后一层卷积的特征映射上；
通过感兴趣区域对齐操作层使每个感兴趣区域生成固定尺寸的特征映射；
利用全连接层进行分类和边界回归，并为每个感兴趣区域生成一个二元掩码。
进一步，所述B-scan图片的选取方法包括：
各类病灶的B-scan图片的张数相同；
所有B-scan图片均由经过培训的标注人员标注。
进一步，训练多种视网膜病灶检测及分割模型之前，在所述模型上加载基于MSCOCO数据集所训练的模型参数。
进一步，所述检测及初步分割的方法包括：将视网膜3D OCT图像数据分成128张B-scan图片，逐张送入所述训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型，获得每张B-scan的检测结果和初步分割结果。
进一步，对任意一张B-scan，若未检测出任何病灶，则判断为正常；相反地，若检测出存在某种病灶，则进一步判断该病灶所得的检测分数是否大于预设阈值，若大于预设阈值，则判断为存在该种病灶，否则判为不存在该种病灶，从而检测出视网膜3D OCT图像中存在病灶的B-scan、病灶的种类和初步分割的病灶区域。
进一步，所述修正的方法包括：将初步分割得到的视网膜病灶区域边界作为初始曲线，采用改进的距离正则化水平集演化方法修正，获得精确的视网膜病灶区域。
进一步，所述距离正则化水平集演化方法，采取了改进的曲率扩散方程，方程如下：
其中，I为输入图像，It为采用改进的曲率扩散方程去躁后的输出图像，为梯度算子，f(·)为扩散函数。
进一步，所述距离正则化水平集演化方法，重新定义了边缘指示函数，该函数如下：
其中，g为重新定义的边缘指示函数，λ为控制演化速度的值，It为采用改进的曲率扩散方程去躁后的输出图像，为梯度算子。
与现有技术相比，本发明达到的有益技术效果为：本发明的方法不仅能够精确检测和定量分析视网膜OCT图像中的视网膜病灶区域，而且能够定量分析视网膜OCT图像中的多种视网膜病灶，具有理想的鲁棒性及准确率。
附图说明
图1是本发明方法的总体流程图；
图2是本发明的训练多种视网膜病灶检测及分割模型的方法的流程图；
图3是本发明方法检测和分割的5种视网膜病灶的示例图；
图4是视网膜OCT图像上多种病灶的检测及粗略分割结果图，图4(a)为浆液性色素上皮层脱离+视网膜下积液，图4(b)为脉络膜新生血管，图4(c)为多个玻璃膜疣+视网膜下积液，图4(d)为黄斑裂孔；
图5是视网膜OCT图像上多种病灶的精细修正的结果图，图5(a)为浆液性色素上皮层脱离+视网膜下积液，图5(b)为脉络膜新生血管，图5(c)为单个玻璃膜疣，图5(d)为黄斑裂孔。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明实施例检测和分割的视网膜病灶包括5种，分别为：浆液性色素上皮脱离、视网膜下积液、玻璃膜疣、脉络膜新生血管和黄斑裂孔，如图3所示。其中：图3(a)为浆液性色素上皮脱离(PED)的示例图，OCT图像表现为视网膜色素上皮光带半球形***，多为老年性黄斑变性的早期表现或伴随病状。图3(b)为视网膜下积液(SRF)的示例图，OCT图像中的视网膜下积液内部呈现黑色的暗反射信号，其成分或来自于视网膜变性，或为液化玻璃体通过视网裂孔进入，或为脉络膜毛细血管的非细胞性渗出液渗漏到视网膜下间隙。图3(c)为脉络膜新生血管(CNV)的示例图，脉络膜新生血管存在于布鲁赫膜与视网膜色素上皮之间、或神经视网膜与视网膜色素上皮之间，随其逐渐扩大会严重影响视力，且是致盲的主要原因之一。图3(d)是玻璃膜疣的(drusen)示例图，玻璃膜疣是色素上皮细胞异常代谢产物在视网膜上的异常沉积所致，呈现单个小型驼峰状或连续小型驼峰状的拱起，玻璃膜疣可能会导致患者出现生理盲点扩大，严重时会导致视野缩窄或视力下降。图3(e)是黄斑裂孔(MH)的示例图，OCT图像上会出现黄斑部视网膜内界膜至感光细胞层组织缺损，该疾病会严重损害患者的中心视力。
如图1所示，为本发明实施例提供的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，包括如下步骤：
S01：采集视网膜3D OCT图像；
S02：采用已训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型对所述视网膜3D OCT图像进行检测和初步分割，获取初步分割的病灶区域；
S03：对初步分割的病灶区域进行修正，获得精确的视网膜病灶区域。
在进行S02步骤之前，需要对所述多种视网膜病灶检测及分割模型进行训练。训练数据来源于30个视网膜3D OCT数据，共选取了2000张患有不同病灶的B-scan(512×885)图片，其中每类病灶各占400张，且所有的B-scan图片均由经过培训的标注人员进行标注。
如图2所示，训练多种视网膜病灶检测及分割模型的方法包括以下几个步骤：1)将上述选取并标注后的B-scan图片输入到卷积神经网络，进行特征提取(这里采用残差网络50特征金字塔提取特征)；2)将提取的特征生成候选区域，每张B-scan图片生成N个候选区域；3)将候选区域映射到卷积神经网络的最后一层卷积的特征映射上；4)通过感兴趣区域对齐操作层使每个感兴趣区域生成故固定尺寸的特征映射，具体方式是：首先遍历每一个候选区域，不量化浮点数边界；然后将候选区域分割成k×k个单元，每个单元的边界也不做量化；最后在每个单元中计算四个坐标的位置，用双线性内插的方法计算这四个位置的值，并进行最大池化操作；5)最后利用全连接层进行分类和边界回归，并为每个感兴趣区域生成一个二元掩码。
训练该模型时，先加载基于MS COCO数据集所训练的模型参数，迭代次数设为100，批大小设为6，初始学习率设为0.001，每训练一次学习率衰减0.0001。
完成上述训练步骤后，即可得到多种视网膜病灶检测及分割模型。后续无需重复该训练步骤，可直接使用该训练步骤所得结果。
接着，进行S02步骤：对所述视网膜3D OCT图像进行检测和初步分割。如图1中的S02所示，所述检测及初步分割的方法包括：将S01中采集到的视网膜3D OCT图像数据分成128张B-scan图片，逐张送入所述训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型，获得每张B-scan的检测结果和初步分割结果。对于任意一张B-scan，若没有检测出病灶，则该B-scan判为正常；若检测出存在某种病灶(浆液性色素上皮脱离、视网膜下积液、玻璃膜疣、脉络膜新生血管、黄斑裂孔)，则进一步判断检测分数是否大于设定阈值(这里设为0.8)，若检测分数大于阈值，则判断为存在该种病灶，否则判为不存在该种病灶。该步骤可检测出视网膜3DOCT图像中存在病灶的B-scan，病灶的种类和初步分割的病灶区域。
之后，进行S03步骤：对初步分割的病灶区域进行修正。如图1中的S03所示，通过S02得到初步分割的病灶区域后，采用改进的距离正则化的水平集演化方法修正病灶区域，即将S02得到的初步分割的病灶区域边界作为初始曲线，并采用改进的距离正则化的水平集演化方法使曲线演化，达到精确分割病灶区域的目的。
距离正则化的水平集演化方法利用内、外初始曲线的梯度信息来改变单位法线向量的方向，从而使曲线可以自适应演化。距离正则化的水平集演化方法定义了一个边缘指示函数用于控制曲线演化的结束，函数如下：
h为原始的边缘指示函数，为梯度算子，I为输入图像，Gσ为高斯滤波函数。
根据OCT图像的特性，对距离正则化的水平集演化方法做出两方面改进。
1)距离正则化的水平集演化模型在计算图像梯度时需要先采用高斯滤波对图像去躁，原因是边缘指示函数对噪声及其敏感，曲线在演化过程中会因误判噪声停止演化。但是，高斯滤波在去除噪声的同时会模糊图像边缘，对于活动轮廓模型来说，边缘信息极其重要，且OCT图像存在散斑噪声，故采取改进曲率扩散方程进行改进，方程如下：
其中，I为输入图像，It为采用改进的曲率扩散方程去躁后的输出图像，为梯度算子，f(·)为扩散函数。改进的曲率扩散方程用于OCT图像滤波，有效抑制了OCT图像散斑噪声的同时保护了图像边缘。
2)为了提高演化速度，本发明重新定义了边缘指示函数，公式如下：
其中，g为重新定义的边缘指示函数，λ用于控制演化速度，值越大，演化速度越快，It为采用改进的曲率扩散方程去躁后的输出图像，为梯度算子。本发明中λ会根据S02检测出的病灶类别自适应调整。具体来说，若S02检测出的病灶类别是浆液性色素上皮层脱离、视网膜下积液或者黄斑裂孔，病灶区域的像素值都比周围的像素值低，则λ自动调整为10，在保证分割精度的情况下可加快演化速度；若S02检测出的病灶类别是玻璃膜疣或者脉络膜新生血管，病灶区域的内外像素值高度接近，为避免过分割，特别是将布鲁赫膜误分割，需要降低演化速度，则λ自动调整为1。
通过改进的距离正则化的水平集演化方法做进一步修正，最终可分割出精确的病灶区域。
以上已以较佳实施例公布了本发明，然其并非用以限制本发明，凡采取等同替换或等效变换的方案所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
采集视网膜3D OCT图像；
采用已训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型对所述视网膜3D OCT图像进行检测和初步分割，获取初步分割的病灶区域；
对初步分割的病灶区域进行修正，获得精确的视网膜病灶区域。
2.根据权利要求1所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述多种视网膜病灶包括：浆液性色素上皮脱离、视网膜下积液、玻璃膜疣、脉络膜新生血管和黄斑裂孔。
3.根据权利要求1所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述多种视网膜病灶检测及分割模型的训练方法包括：
从多个视网膜3D OCT图像数据中选取数张有病灶的B-scan图片；
将B-scan图片输入到卷积神经网络，进行特征提取；
将提取的特征生成候选区域，每张B-scan图片生成N个候选区域；
将候选区域映射到卷积神经网络的最后一层卷积的特征映射上；
通过感兴趣区域对齐操作层使每个感兴趣区域生成固定尺寸的特征映射；
利用全连接层进行分类和边界回归，并为每个感兴趣区域生成一个二元掩码。
4.根据权利要求3所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述B-scan图片的选取方法包括：
各类病灶的B-scan图片的张数相同；
所有B-scan图片均由经过培训的标注人员标注。
5.根据权利要求1所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，训练多种视网膜病灶检测及分割模型之前，在所述模型上加载基于MS COCO数据集所训练的模型参数。
6.根据权利要求1所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述检测及初步分割的方法包括：将视网膜3D OCT图像数据分成128张B-scan图片，逐张送入所述训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型，获得每张B-scan的检测结果和初步分割结果。
7.根据权利要求6所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，对任意一张B-scan，若未检测出病灶，则判为正常；相反地，若检测出存在某种病灶，则进一步判断该病灶所得的检测分数是否大于预设阈值，若大于预设阈值，则判断为存在该种病灶，否则判为不存在该种病灶，从而检测出视网膜3D OCT图像中存在病灶的B-scan、病灶的种类和初步分割的病灶区域。
8.根据权利要求1所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，
所述修正的方法包括：将初步分割得到的视网膜病灶区域边界作为初始曲线，采用改进的距离正则化水平集演化方法修正，获得精确的视网膜病灶区域。
9.根据权利要求8所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述距离正则化水平集演化方法，采取了改进的曲率扩散方程，方程如下：
其中，I为输入图像，It为采用改进的曲率扩散方程去躁后的输出图像，为梯度算子，f(·)为扩散函数。
10.根据权利要求8所述的一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，其特征在于，所述距离正则化水平集演化方法，重新定义了边缘指示函数，该函数如下：
其中，g为重新定义的边缘指示函数，λ为控制演化速度的值，It为采用改进的曲率扩散方程去躁后的输出图像，为梯度算子。
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