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      基于圖像分割的糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管研究

      2017-01-19 09:45:37王洪娟遼寧省營口市中醫(yī)院眼科遼寧營口115000
      中國醫(yī)療器械信息 2017年19期
      關(guān)鍵詞:彩色圖像視網(wǎng)膜血管

      王洪娟 遼寧省營口市中醫(yī)院 眼科 (遼寧 營口 115000)

      基于圖像分割的糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管研究

      王洪娟 遼寧省營口市中醫(yī)院 眼科 (遼寧 營口 115000)

      目的:研究圖像分割法在糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管中的應(yīng)用價(jià)值。方法:選擇2015年4月~2017年6月間本院接診的糖尿病病患27例,并利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)以及圖像分割法,對所選病例的眼底圖像視網(wǎng)膜血管進(jìn)行規(guī)范化的分割、提取。綜合分析本組27例病患視網(wǎng)膜血管分割、提取的結(jié)果,總結(jié)圖像分割法在糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管中的應(yīng)用價(jià)值和意義。結(jié)果:在病變以及正常眼底圖像當(dāng)中,利用圖像分割法分割出來的視網(wǎng)膜血管都比較完整,并且相比較于眼底熒光素血管造影圖像與眼底圖像,經(jīng)圖像分割法分割出來的視網(wǎng)膜血管更加的精確與清晰。結(jié)論:積極利用圖像分割法,分割糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管,可取得比眼底圖像等方法更好的分割效果,且也更有助于臨床醫(yī)師對糖尿病性視網(wǎng)膜病變患者病情的診斷,值得臨床借鑒。

      眼底圖像 糖尿病性視網(wǎng)膜病變 圖像分割法 應(yīng)用價(jià)值

      現(xiàn)階段,臨床可采取眼底彩色圖像與眼底熒光素血管造影圖像,對糖尿病性視網(wǎng)膜病變患者進(jìn)行診斷[1]。而計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)則屬于是一種集多學(xué)科于一體的交叉技術(shù),和多媒體、數(shù)學(xué)、信息處理以及計(jì)算機(jī)等技術(shù)有著十分密切的關(guān)系。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),利用圖像分割法,可有效鑒別異常與正常的眼底組織[2]。對此,本文將以27例糖尿病患者(接診于2015年4月~2017年6月)為對象,著重分析糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管用圖像分割法的價(jià)值,現(xiàn)作出如下報(bào)道。

      1.資料與方法

      1.1 臨床資料

      以2015年4月~2017年6月本院接診的27例糖尿病患者(共54只眼)為研究對象,其中有男性患者15例,女性患者12例;年齡40~73歲,平均(58.26±4.13)歲;糖尿病病史10~21年,平均(14.1±2.7)年。利用“國際標(biāo)準(zhǔn)視力表”,對本組27例病患的矯正視力進(jìn)行檢查,結(jié)果提示患者的矯正視力在0.1~1.0的范圍之內(nèi)。選擇Topcon.TRC.50DX眼底熒光照相系統(tǒng),對27例患者的FFA圖像以及眼底彩色圖像進(jìn)行拍攝,并對拍攝結(jié)果作出詳細(xì)的分析。同時(shí)參考“DR國際臨床分類法[3]”中的相關(guān)內(nèi)容,對本組27例患者的眼底病變作出診斷分型,結(jié)果提示,病變組共有48只眼,包括:增值性DR1只眼,輕度非增值性DR13只眼,中度非增值性DR18只眼,重度非增值性DR16只眼;正常組共有6只眼,均未出現(xiàn)較明顯的視網(wǎng)膜血管病變情況。

      1.2 方法

      利用先驗(yàn)知識(shí)隨機(jī)游走模型,對本組27例患者的FFA圖像以及眼底彩色圖像進(jìn)行規(guī)范化的視網(wǎng)膜血管分割處理,詳細(xì)如下:以視網(wǎng)膜血管特征為依據(jù),按要求建立起圖像的一個(gè)歸一化梯度向量散度場,然后再對高低對比度血管的中心線進(jìn)行有效的提取。利用先驗(yàn)知識(shí)隨機(jī)游走模型,對圖像進(jìn)行分割,也就是分割和提取微弱邊界以及低對比度的視網(wǎng)膜血管。此后,再對其進(jìn)行全面的觀察與分析。為能進(jìn)一步研究圖像分割法在糖尿病性視網(wǎng)膜病變血管處理中的有效性,需利用ROC(接受機(jī)工作特性曲線)綜合分析其分割精度。此次研究所應(yīng)用的計(jì)算機(jī)型號(hào)為“Pentium-Ⅳ型”,參數(shù)是:512M內(nèi)存、2.6GHz的CPU,并且選擇使用MATLAB仿真軟件。

      1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

      2.結(jié)果

      在利用圖像分割法,對本組27例患者眼底圖像中的視網(wǎng)膜血管進(jìn)行規(guī)范化的分割、提取之后,筆者經(jīng)綜合分析總結(jié)出:病變組以及正常組的眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割都十分完整,且能較好的對大部分細(xì)小血管進(jìn)行有效的分割,而這些細(xì)小血管在FFA圖像以及眼底彩色圖像當(dāng)中均無法被清楚的顯示出來。此外,分割后的視網(wǎng)膜血管連通性也基本無任何變化。對于病變組來說,圖像分割法對患者的視網(wǎng)膜圖像具有比較高的魯棒性,且其在分割病變區(qū)域血管這一方面上也能取得較顯著的成效,尤其是在FFA圖像當(dāng)中,若病變區(qū)域血管、視網(wǎng)膜出血以及棉絮斑顯示不佳,那么在經(jīng)過圖像分割之后,便能更為清晰的將血管顯示出來。

      綜合分析ROC曲線,可知:FFA圖像與眼底彩色圖像在顯示視網(wǎng)膜血管這一方面上的真陽性率比較高,通常在90%左右的范圍之內(nèi),但假陽性率也偏高,在6%左右的范圍之內(nèi)。而圖像分割在顯示視網(wǎng)膜血管中的真陽性率則相當(dāng)高,平均為99%,假陽性率依舊為6%左右。這一結(jié)果提示,在錯(cuò)誤分割率一致的情況之下,和FFA圖像以及眼底彩色圖像相比較,由圖像分割法分割出來的真實(shí)血管將更多。研究發(fā)現(xiàn),在顯示視網(wǎng)膜血管準(zhǔn)確度的這一方面上,眼底彩色圖像為92.59%,F(xiàn)FA圖像為92.83%,圖像分割為94.44%。相比較之下,后者的準(zhǔn)確度最高。

      3.討論

      相關(guān)文獻(xiàn)中有提及到,糖尿病性視網(wǎng)膜病變的誘發(fā)因素為糖尿病[4]。當(dāng)人體在出現(xiàn)糖尿病疾病之時(shí),將有可能會(huì)引發(fā)微血管病變的情況,進(jìn)而導(dǎo)致視網(wǎng)膜缺血性改變。有報(bào)道稱,在糖尿病眼部微血管并發(fā)癥當(dāng)中,糖尿病性視網(wǎng)膜病變最為常見,且其嚴(yán)重程度也最高,可對患者的身體健康造成非常大的損傷[5]?,F(xiàn)階段,可采取FFA檢查與眼底彩色圖像等對本病患者進(jìn)行診斷,即:根據(jù)患者的FFA圖像與眼底彩色圖像,明確其是否有新生血管與視網(wǎng)膜無灌注區(qū)等情況,然后再以此為依據(jù)為患者制定一份最佳的治療方案,比如:玻璃體切除術(shù)、藥物治療亦或者是激光光凝等[6]。但諸多的臨床研究卻表明,F(xiàn)FA檢查以及眼底彩色圖像都無法將病變視網(wǎng)膜的血管清楚的顯示出來,并且,激光和藥物療法的治療效果都不佳,根本不利于患者病情的良好控制[7]。此次研究的結(jié)果表明,對于病變以及正常視網(wǎng)膜血管來說,在經(jīng)圖像分割法進(jìn)行分割處理之后都能得到比較完整的血管。此外,相比較于FFA圖像和眼底彩色圖像,經(jīng)過分割之后的視網(wǎng)膜血管更加的準(zhǔn)確,也更加的清晰。相關(guān)報(bào)道稱,圖像分割法不僅有效解決了血管分割斷續(xù)以及血管連通性等問題,同時(shí)還能將大部分的細(xì)小血管有效的分割出來。對此,可將圖像分割法在臨床上做更進(jìn)一步的推廣與使用。

      綜上所述,圖像分割法可對微弱邊界以及低對比度的視網(wǎng)膜血管進(jìn)行有效的分割、提取,而這往往也能為糖尿病性視網(wǎng)膜病變患者的早期診斷以及治療方案的選擇提供重要參考。

      [1]武勁圓,游國棟,孫豐源,等.圖像分割法對糖尿病患者眼底圖像中視網(wǎng)膜血管的分割結(jié)果分析[J].山東醫(yī)藥,2011,51(42):38-39.

      [2]高瑋瑋,程武山,沈建新,等.免散瞳眼底圖像在糖尿病視網(wǎng)膜病變自動(dòng)篩查中的應(yīng)用[J].激光生物學(xué)報(bào),2015,24(4):335-340,381.

      [3]徐光柱,張柳,鄒耀斌,等.自適應(yīng)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與匹配濾波器相結(jié)合的視網(wǎng)膜血管分割[J].光學(xué)精密工程,2017,25(3):756-764.

      [4]朱承璋,鄒北驥,向遙,等.彩色眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割方法研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2015,27(11):2046-2057.

      [5]王曉紅,趙于前,廖苗,等.基于多尺度2D Gab or小波的視網(wǎng)膜血管自動(dòng)分割[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2015,41(5):970-980.

      [6]朱承璋,向遙,鄒北驥,等.基于分類回歸樹和AdaBoost的眼底圖像視網(wǎng)膜血管分割[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2014,26(3):445-451.

      [7]殷本俊,陳燕,李華婷,等.基于Morlet小波變換的視網(wǎng)膜血管分割[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2015,27(7):1263-1270.

      Vascular Study of Diabetic Retinopathy Based on Image Segmentation

      WANG Hong-juan Department of Ophthalmology, Yingkou Hospital of Traditional Chinese Medicine(Liaoning Yingkou 115000)

      1006-6586(2017)19-0045-02

      R587.2

      A

      2017-08-13

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