视网膜年龄相关性黄斑病变OCT图像的三维分割算法研究

Age-related Macular Degeneration (AMD), a irreversible eye disease that can lead to blindness, is becoming a severe problem that affects the life quality of aged people in China. The optical coherence tomography (OCT) technique is highly useful for diagnosis and treatment of AMD. Currently quantitative analysis of the disease is normally performed by manual segmentation of OCT images, which is highly subjective, lacks accuracy and consistency, and especially difficult for the large amount of 3-D data. The project proposes to develop new segmentation methods for retinal layers and abnormal regions associated with AMD, based on the graph-search-graph-cut technique combined with intensity and texture analysis, which fully utilizes the constraints between retinal layers and abnormal regions. The project aims to develop accurate and efficient automated segmentation software for AMD retina. The software will assist the diagnosis and treatment of AMD, promote the research of AMD pathology and provide a foundation for automated detection and diagnosis of AMD.

年龄相关性黄斑变性（Age-related Macular Degeneration, AMD）是一种不可逆转的致盲眼病，正逐渐成为影响我国老年人生活质量的严重疾病。光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography，OCT)为临床眼科医生诊断和治疗AMD提供了帮助。然而目前大部分眼科医生用手动方式对OCT图像中的病变进行定量分析，主观性强，无法保证准确性和一致性，而且难以全面分析三维扫描的大量数据。本课题拟充分利用各分割对象间的约束关系，采用最新的联合图搜-图割的图像分割技术，结合光密度分析、纹理分析等方法，设计针对AMD视网膜中各种病变成分及视网膜各组织层次的自动分割新算法。最终形成快速、准确的针对AMD的视网膜分割软件，实现对病变组织和区域的定量分析，以辅助临床医生对该病变的诊断和治疗，促进对该病变的病理分析和研究，并为病变的自动识别、自动诊断提供算法基础。

本项目按照计划书中的年度计划开展研究，很好的完成了各项研究目标。形成了主要针对年龄相关性黄斑变性病变、可推广到其他多种视网膜疾病的一系列基于眼底相干断层成像（OCT）的医学影像处理与分析算法，包括图像预处理、病变视网膜分层、病变区域分割与检测、病变发展建模与预测四个方面。. 在图像去噪、增强、运动伪差校正、配准几方面提出了新的适用于三维OCT图像的预处理算法，可提高后续算法的准确率与效率。研究了基于图搜索、图割、Live Wire等基于图论的分割方法，提出了一系列新的代价函数及约束条件用于视网膜分割。研究了基于随机森林、Adaboost等机器学习方法，提出了新的OCT图像特征提取、选择方法用于疾病区域检测。形成了一系列将机器学习与图论方法相结合、将视网膜分层和病变区域分割相结合的三维自动分割和检测方法，包括浆液性色素上皮层脱离病变视网膜的分层、扫频大视野OCT图像中脉络膜的分割、含视网膜下积液的病变视网膜分层；浆液性色素上皮脱离病变区域的分割、视网膜光感受器椭球区缺失的检测、囊样水肿病变区域的分割。分割误差达到与不同专家手动分割结果差异相比拟或较小，并优于现有相关算法。后期新增了对脉络膜新生血管病变发展建模与预测方法的研究，提出了基于反应扩散模型的预测方法，预测结果与实际数据有很强相关性。. 本项目形成的算法与软件可提供视网膜组织结构及病变区域的大小、形状、位置、灰度等定量分析指标，可辅助临床医生对视网膜病变的诊断和治疗，减轻医生负担，也可促进对视网膜病变发生、发展的病理分析和研究。. 本项目共发表SCI检索期刊论文13篇，EI检索会议论文10篇；项目执行期间获国家发明专利授权2项，另申请5项，获软件著作权4项；培养硕士研究生9人，其中6人已毕业；举办学术会议2次，会议共邀请22位国外专家来访并作报告；项目组成员参加国际会议2人次，参加国内会议27人次。