面向青光眼计算机辅助诊断的眼部oct图像质量评价分析word论文.docx

摘要
青光眼是全球三大致盲性眼病之一,其对人眼一旦产生不可逆转的伤害时,将最终导致失明。虽然此类眼病引起的视功能损伤是不可逆的,但如果及早发现并积极治疗,大部分患者仍可终生维持视觉功能。因此,青光眼的早期发现、早期诊断和早期治疗显得尤为重要。光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography, OCT)作为一种眼科成像手段,其具有的非接触性、高分辨率、快速成像等特点决定了该技术在眼科领域的重要地位。但是一方面鉴于该方法的相干成像原理,OCT 图像必定会受到噪声影响,导致图像清晰度下降,最终影响医生对病症临床诊断的准确率和效率。另一方面眼部 OCT 图像作为一种海量数据,如果根据医生临床经验进行图像质量的有效性刷选,评价过程将具有明显的主观性和低效性。因此通过计算机自动筛选清晰有效的 OCT 图像,将能够显著降低医生的误诊率和工作强度。本文正是在这样的背景下,展开了对眼部 OCT 图像质量评价的研究。
针对现有的图像质量评价方法与人的主观感受相悖问题,论文中首先提出了一种基于人眼视觉视觉系统(Human Visual System, HVS)的前房角 OCT 图像质量评价方法;其次,针对传统图像质量评价指标单一,忽视图像结构信息这一问题,本文引入了另一个评价指标,即分形维数,并对这一指标的计算作了改进;在此基础上,考虑到单一分形维数评价的不足,又引入复杂性测度作为评价补偿。论文的主要内容分为以下几个部分:
(1) 提出了一种基于 HVS 的前房角 OCT 图像质量评价方法。通过将传统的图像质量评价指标,包括对比度、模糊度和信噪比,与人眼视觉系统特性中的感兴趣作用原理、灰度敏感特性以及对比度敏感曲线相结合建立模型,同时由医生制定前房角 OCT 图像质量评价标准并给出相应的得分,最后将三参数与主观得分进行线性拟合,得到客观评价模型。实验结果表明,加入了人眼视觉特性后的评价方法与主观结果更为一致。
(2) 考虑到传统质量评价指标单一,忽略图像结构信息的问题,从非线性角度引入了分形维数评价指标,从局部与全局相似性角度对图像质量进行评价。文中针对传统分形维数计算时只考虑图像像素点灰度极值,忽略中间灰度级像素点的不足进行了改进,实验结果表明其改进方法在普通场景图像质量评价中有一定的提高,并将这一改进方法运用到视网膜 OCT 图像中,由医生给出该类 OCT 图像质量的主观评价标准以及每幅实验图像的得分,在此类图像上的实验结果表明,改进后的分形维数评价效果同样优于未改进的评价方法。
(3) 在单一分形维数评价的基础上,考虑到分形维数作为一种局部统计特征,无法反映图像纹
I
理特征,而复杂性测度认为真正的复杂信号是介于规律和随机之间的信号,对于二维图
像,正是这些类似纹理细节体现了图像质量的重要方面,因此,又引入了复杂性测度这一评价指标,同时利用 PCA 降维方法建立了双参数评价模型,实验结果表明,提出的评价方法效果不仅优于传统 OCT 图像质量评价方法,而且也比单一的改进后分形维数评价效果好,与主观最为一致。
关键词:图像质量评价,人眼视觉系统,分形维数,复杂性测度
II
ABSTRACT
a is one of the three worldwide eye diseases. If the eyes are damaged irreversibly, it will eventually lead to blindness. But if this disease can be detected early and treated properly, most patients still maintain visual function in a lifetime. Therefore, a’s early detection, early diagnosis and early treatment are very important. Optical coherence tomography (OCT) is a new imaging mean in the field of ophthalmology with non-contact, high-resolution, fast-imaging and other characteristics. However, on the one hand, the OCT images are inevitably affected by speckle noise due to coherent imaging. The decline of the sharpness of an image will have some impact