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灰度圖像校正在視網膜內源光信號探測中的應用

來源 : 中國醫療設備 2017年第7期
update : 2017/10/02
引言
 
就世界範圍內來看,老年性黃斑變性、糖尿病視網膜病變、青光眼等眼疾已經給患者帶來了很大困擾,其中青光眼的致盲率居世界第二。而這些致盲性眼病與視網膜感光細胞或內層視網膜神經的病理生理性改變有關,在患者檢查出視野缺損之前,已有大量的視網膜節細胞凋亡,造成了永久性的損傷,因此探尋一種具有高時空解析度的方法,來對視網膜進行早期診斷,對預防和治療視網膜病變具有重要意義。
 
目前國內外對視網膜臨床診斷及功能評價的主要方法有視野檢查、電生理檢查、光學檢查和光學成像,但這些方法都存在未能解決的問題。視野檢查可用於反映除黃斑區之外其他區域的視網膜功能,通過觀察視野缺失與否來判斷視網膜功能是否完整,但是當神經節細胞喪失大於50%以上時,視野才發生改變,即無法進行早期診斷,並且無法確定是何種眼疾引起的視野缺失;電生理檢查可以測量到視網膜功能性活動引起的電位變化,但是空間分辨率低,不能得到視網膜的微觀形態;光學檢查方法如眼底鏡檢查可以提供高空間解析度的視網膜圖像,反映由於視網膜病變帶來的視網膜形態的改變,但是,視網膜結構性變化和功能性變化之間並非總是關聯的;光學成像中,以光學相干層析成像技術為主,一些光學成像技術被廣泛地應用於生物組織無損成像中,這些技術具有縱向的高空間解析度,但極易受眼球移動影響。
 
綜上所述,當前臨床上還沒有一種客觀有效的檢查方法可以在視網膜病變早期評價視網膜的功能損傷。對於很多眼科疾病來說,早期診斷有助於降低致盲率。
 
內源光信號探測技術就是一種無創非接觸高時空分辨率的光學探測方法。內源光信號是在對組織不施加螢光標記和染色物質等任何外源性條件的情況下,組織本身由於吸收和散射的變化而產生的光學信號變化。它的原理是利用內源光信號的變化,採用非接觸性光學探測方法對生物組織進行直接探測,具有高時間解析度和空間分辨率特徵,它直接探測由生物組織反射、散射或者透射光信號的變化,不會影響生物體的正常活動,能夠同時探測視網膜結構變化和功能變化。內源光信號的變化是由於神經系統的反應而帶來的多重代謝變化,如毛細血管的血容量變化,血紅蛋白的含氧水準變化,及細胞對紅外光的散射的變化等。這種反應可以由電荷耦合器件記錄,不需要外加探測器。因此內源光信號的探測技術可用於視網膜等組織的非接觸性光學探測。
 
人眼視網膜內源光信號的探測對於臨床研究具有重要意義。但對於在體人眼視網膜來說,存在多種影響因素造成的雜訊,包括頭部的穩定性、瞳孔位置的改變、與心跳呼吸相關的變化等。當眼球存在微小運動時,由於照明光範圍有限,光束相對瞳孔入口位置和角度發生變化,會導致最後獲取圖像背景亮度改變,形成背景雜訊。這種噪聲對所需要探測的黃斑區中心凹處的內源光信號造成影響,干擾正常的信號探測。現有研究提出可運用外部固定方式和硬體視網膜跟蹤系統來消除雜訊,但這些方式複雜性和成本較高,且不適用於廣泛測試。
 
本較高,且不適用於廣泛測試。綜上所述,運用內源光信號進行人眼視網膜探測過程中,存在因為無法控制眼球移動而帶來的雜訊,且尚未有較好的解決方法。本文利用改造的海德堡視網膜脈絡膜同步血管造影儀Ⅱ對視網膜進行光學探測及成像,採用歸一化互相關係數匹配法對圖像進行配准後,採用灰度線性變換對獲取的圖像進行灰度校正,最後提取視網膜黃斑區的內源光信號。實驗結果表明,該灰度處理方法可以消除因眼球移動等原因造成的光照不均勻所引起的圖像背景雜訊,得到較為理想的內源光信號,且我們得到的內源光信號與Tsunoda等報導的用視網膜電圖記錄的光刺激下視網膜光反射率的變化趨勢相似,說明我們的方法是有效可靠的,為探索信號生理學意義奠定了基礎。
 
1 內源光信號的探測
 
1.1 實驗裝置及方法
 
本文採用改造過的視網膜脈絡膜同步血管造影儀(圖1)的近紅外光普通眼底成像功能來獲取視網膜圖像。將刺激光源固定在測試眼正前方,為測試眼提供可見光刺激,並在測試眼左側固定螢光光源,供非測試眼注視,以減小眼球移動的範圍與頻率。


 
照明光源為波長是808nm的紅外光(Near-Infrared Ray,NIR),刺激光源採用LED可見光:黃光(中心波長為585nm)、綠光(中心波長為475nm),具體時序,見圖2。


 
實驗過程中,NIR作為照明及記錄光源持續亮起10s,LED在圖像採集開始1.5s後亮起並持續0.5s,提供可見光刺激信號,造影儀對視網膜圖像進行探測並存儲在硬碟中。視網膜探測持續時間為10s,共獲得約87張視網膜序列圖像。
 
2 影像處理及內源光信號的提取原理
 
2.1 圖像匹配校準
 
由於測試物件眼球的運動,採集到的圖像中黃斑區的位置發生抖動,為使序列圖像中的黃斑區位置都處在同一參考系的同一位置,我們採用歸一化相關係數匹配法對圖像進行配准,選取一幅基準圖像,以基準圖像的黃斑區作為基準點對其餘圖像進行匹配校準,以降低眼球運動對內源光信號的影響。
 
匹配之前,需要先將圖像轉換為灰度圖,運用歸一化互相關(Normalized Cross Correlation,NCC)演算法計算模板圖像和匹配圖像的互相關值,來確定匹配的程度,NCC是一種基於統計學計算兩組樣本資料相關性的演算法,其取值範圍為[-1,1]之間,而對圖像來說,每個圖元點都可以看作是色域數值,這樣整幅圖像就可以看成是一個樣本數據的集合,如果它有一個子集與另外一個樣本資料相互匹配則它的NCC值為1,表示相關性很高,如果是-1則表示完全不相關,基於這個原理,實現圖像基於範本匹配識別演算法,其中第一步就是要歸一化資料,數學公式如下:
 
其中f表示圖元點的灰度值;μ表示圖像所有圖元平均值;σ表示標準方差,假設t表示基準圖像圖元值,則完整的NCC計算公式表示如下:
 
其中n表示基準圖像的圖元總數;n-1是自由度。
 
2.2 灰度校正原理
 
本文採用線性運算對圖像進行灰度校正,這樣的運算可以表示為:
 
其中,A(x)為原始圖像灰度;B(x)為線性變換後圖像的灰度;c與d為變換常數;c的變化影響整個圖像的對比度;d的變化改變整張圖像的灰度值。
 
d的變化改變整張圖像的灰度值。實驗圖片的灰度校正流程,見圖3。首先對圖像進行分析,找出整個實驗序列圖像中的每張圖像黃斑區的位置和參考區域的位置,見圖4。參考區域位置要求選為沒有內源光信號變化的區域(圖4白色實線框區域)。對視網膜圖像來說,視訊光碟區域沒有內源光信號的變化。其次,算出前5張圖像的4個參考區域的灰度均值,該均值作為基準,與待校準的4個參考區域進行比較,採用最小二乘法對灰度進行線性擬合,得到公式(3)的校準參數c和d,確定灰度線性變換函數;然後,將圖像的黃斑區灰度代入擬合出的線性變換函數(3)中,實現該圖像的灰度校正。最後對校正過的圖像進行處理,得到黃斑區在光刺激前後的內源光信號變化情況。


 

2.3 內源光信號的提取
 
為了提取視網膜的內源光信號,將可見光刺激前的10幅圖像取平均得到I,作為提取內源光信號的基準光強。每幅圖像的光強減去基準光強得到變化光強,即:
 
則視網膜內源光信號的變化ΔI I可表示為:
 
其中:It(x,y)是t時刻獲取的視網膜圖像中的一點(x,y)的光強,Iref(x,y)是基準光強,可表示為:
 
本文採用公式(4)獲得序列圖像的相對光強變化,再利用公式(5)得到視網膜上每一點的內源光信號。
 
3 信號分析及討論
 
為消除被測眼球移動對信號的影響,我們選取一幅基准圖像來對其餘圖像進行位置校準,以基準圖像的黃斑區作為基準點對其餘圖像進行匹配校準,使序列圖像中的黃斑區位置都處在同一參考系的同一位置,見圖5。
 
配准後的圖像黃斑區都處在同一位置,為視網膜同一位置的內源光信號的提取奠定了基礎(圖5)。
 


由於測試物件眼球的運動及自然眨眼,造影儀獲得的序列圖像,會出現因眼球運動及自然眨眼帶來的圖像背景灰度的改變,這在一定程度上影響對內源光信號的探測和分析,需要對圖像進行灰度校正,降低灰度變化對內源光信號的影響。
 
圖像進行灰度校正前後對比圖,見圖6。可以看出,校正前後的圖像灰度值變化並不大,但圖像更加清晰,能看到視網膜血管更多的細節結構,視網膜黃斑區也更加明顯。
 
按照上文3.3公式(5)所介紹的內源光信號的提取方法,得到視網膜內源光信號的變化,見圖7。縱坐標為內源光信號(ΔI I,變化光強與基準光強比值),橫坐標為時間。
 
校正後的內源光信號比校正前的信號峰值有所增加,圖7c峰值由5%增加到12%,圖7d峰值增加由12%到26%。灰度校正前後,視網膜黃斑區內源光信號的趨勢相似,但由於背景變化的影響,校正前受到刺激後光信號的變化不明顯如圖7a,c(黑色實線框),經過校正後發現,同一位置的內源光信號得到了明顯增強,並且內源光信號的曲線變化得到了一定的改善,能夠提取出一些細節信號的變化如圖7b,d黑色實線框),為今後探究內源光信號的生理學意義奠定了基礎。
 
4 結論
 
在運用視網膜脈絡膜同步血管造影儀對人眼進行光刺激下視網膜內源光信號圖像檢測過程中,眼球的輕微移動就會造成視網膜圖像位置的抖動及灰度變化,影響對黃斑區內源光信號的採集。本文通過採用歸一化相關係數匹配法對圖像進行配准後,採用灰度線性變換對獲取的圖像進行灰度校正,最後提取視網膜黃斑區的內源光信號。實驗結果表明,經過校正後的圖像獲得的內源光信號與校正前內源光信號趨勢相同,但信號增強且能觀察到更加細節的信號變化,說明通過灰度線性變換對獲得圖像進行灰度校正能增加人眼視網膜內源光信號探測的準確性,降低背景灰度變化對內源光信號變化產生的干擾影響,為進一步探究視網膜內源光信號與視網膜生理學意義的關聯提供了可能性。