眼底OCT图像中糖尿病性黄斑水肿的自动分割
【上海理工大学陈明惠副教授课题组】

        人眼的黄斑位于视网膜的光学中心区,是视力轴线的投影点,中心视力最敏锐的部位,黄斑决定了人眼视力的灵敏性和精确性,视网膜黄斑病变会导致视力的大幅度削减,甚至失明。糖尿病性视网膜病变是全世界导致失明的最主要的原因之一,有眼科疾病研究小组调查结果显示,在美国有上千万成年人患有糖尿病性视网膜病变,研究还表明,随着糖尿病性视网膜病变的发生,还会伴有黄斑水肿发生,即糖尿病性黄斑水肿。
        由于OCT 的无创性、无辐射、非侵入、高分辨率、高探测灵敏度、图像获取安全高效等特点,它被广泛用于视网膜和浅层皮肤等组织的成像,特别是在眼科诊断领域已经变得越来越重要。OCT可达到微米级轴向分辨率,具有诊断和识别视网膜疾病等眼科疾病的能力,如青光眼、黄斑裂孔、年龄相关性黄斑变性、糖尿病性视网膜病和黄斑水肿。医生通过囊样水肿的大小可以判断视网膜病变的严重程度,尽管眼科医生可以通过OCT 图像诊断出病人是否患有囊样水肿,但是对病变区域进行定量的分析非常困难,医生需要手动地在每张眼底OCT的切片上标记出囊样水肿的区域且容易出错;另外每个病人的OCT眼底数据都非常大,这些工作无疑是耗时耗力的。因此急需提出一种自动的算法,能够分割出囊样水肿区域,并提供囊样水肿的体积等参数,为后期临床诊断和治疗提供定量分析的工具。
        上海理工大学教育部微创医疗器械工程研究中心生物医学光学与视光学研究所陈明惠副教授研究团队长期研究光学相干层析成像领域的研究以及在生物医学光学中的应用研究,研究方法包括了光学相干层析成像系统的光源搭建并应用于生物组织,成像后的图像去噪算法的研究,成像后的图像分割算法的研究,图像分割算法主要研究成果如下,提出了一种分割OCT图像中糖尿病性黄斑水肿的方法,能以较小的计算量、较快的速度完成分割,并且可以分割较小的水肿区域,通过算法分割结果与人工分割结果的对比,实验结果显示囊样水肿分割的精确度、灵敏度和Dice相似性系数分别为81.12%、86.90%、80.05%,水肿区域能较好地分割,最后还计算了水肿区域的面积,分割的准确度较高,可以作为后期的临床诊断治疗提供定性和定量的工具。对于这部分的相关研究,该团队以论文的形式作为阶段性成果将其发表在《光电工程》中。在接下去的工作中,团队将会对视网膜层分割展开研究,并将研究的算法应用于青光眼,年龄相关性黄斑病变等患者的眼底OCT图像,利用算法得到定量的视网膜纤维层的厚度,通过与正常人视网膜纤维层厚度的比较,可以辅助医生预测和诊断眼底病变。


 
OCT图像中糖尿病性黄斑水肿的分割结果


研究团队简介

上海理工大学教育部微创医疗器械工程研究中心生物医学光学与视光学研究所陈明惠副教授研究团队,近十年一直投入在医用光学相干层析(OCT)实时成像技术的研究,研制扫频激光等装置和器械,应用在光学相干层析成像系统;研究光谱诊断技术,特别是在荧光光谱、荧光寿命技术检测癌症等疾病。研究方向包括内窥镜成像研究,医用激光仪器研制,光谱诊断检测技术研究,医用光学成像研究。团队与中科院上海光机所,长海医院,上海奥普生物医药有限公司等单位都有项目合作。近两年来团队在国内外期刊发表论文20余篇、申请发明专利10余项。


相关论文
何锦涛, 陈明惠, 贾文宇, 等. 眼底OCT图像中糖尿病性黄斑水肿的分割[J]. 光电工程, 2018, 45(7): 170605.
DOI: 10.12086/oee.2018.170605