CN102743152B - 泪河l层oct检测数据分析方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的在于寻找一种较之现有技术具有显著进步的OCT检测数据分析方法及其装置。包括以下步骤：步骤01：获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；步骤02：对步骤01获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号；步骤03：结合步骤02的判断结果，对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。利用本发明的方法与装置，由于考虑了假图像信号对OCT检测数据分析过程的干扰，在计算过程中首先对扫描信号进行判断，确定是否存在假图像信号，并在计算过程中或结果输出时考虑假图像信号的分析结果。由于考虑了假图像信号这一因素，使得OCT检测数据分析结果更加客观、准确。
Description
技术领域
本发明涉及检测数据分析领域，尤其涉及OCT（光学相干断层扫描技术或称光学相干层析技术，Optical Coherence Tomography）检测数据分析方法以及装置。
背景技术
泪河是位于下睑缘内与角结膜交界处，由于泪液的汇集而行成的呈新月形的一个结构，对泪河的检查有助于干眼症等眼科问题的诊断，但是传统的泪河检查受主观因素影响较大，其可靠性有限。近年来，随着相干光断层扫描技术（OCT）在眼科的使用，利用OCT检查的非侵入性，快速及精确性等优势，可以克服传统泪河估测的缺陷并进行干眼症等眼表疾病的诊断和分析，有望作为临床上诊断干眼症的客观指标。
其中干眼症是一种很常见的眼部疾病，是由于泪液的量或者质的异常引起的泪膜不稳定和眼表面损害，从而导致眼不适的一类很常见的疾病。干眼症通常表现为眼部干涩、异物感等症状，由于干眼与过敏性、炎症性结膜疾病的患者主诉均较为相似,临床上极易造成干眼的误诊。其中，干眼诊断标准的精确性及诊断方法的变异性是造成误诊的主要原因之一。目前干眼症的诊断主要依靠Schirmer试验、BUT、荧光素染色等传统检查方法，这些方法存在可重复性差，具有侵入性，敏感度不高等不足，因此，近年来，国内外学者及机构正不断地研究开发新的干眼检查方法，以克服传统干眼诊断方法的不足。
现有的OCT检测数据分析方法，通常包括如下步骤：
准备、调整辅助光学透镜及镜架，例如在某些情况下将屈光度调节到+60.0D左右；
然后利用现有OCT设备，例如Cirrus OCT进行扫描，扫描模式：例如黄斑+三维模式；
扫描后，利用带有信号数值识别抓取单元及分析处理单元的第三方分析软件对扫描信号数据进行分析。
最终经过分析处理，得到结果。
但是类似这样的OCT检测方法其检测结果并不能令人满意。
发明内容
发明人发现，泪河表层存在着一种结构，肉眼几乎不能观察，这个结构没有以往文献所报道过，为方便，发明人将其命名泪河林氏层（tear meniscus lin’s layer）,或泪河L层，可以被OCT技术所探知，通过OCT的扫描可以得到其形态特征。泪河林氏层（tear meniscus lin’s layer）或泪河L层，是指位于泪河的表面，通常位于下睑泪河的中央部，肉眼下不易被观察，但可以被OCT等检测技术所探知的一层结构，在正常情况下其具有近似扁纺锤形/椭圆形的形态，两侧可发生延伸，它构成了OCT泪河断面图像的上边缘，呈中高信号。发明人认为这层结构与具有一定表面活性的脂质层有关，在干眼症，睑缘疾病等眼表疾病中，这层结构会发生改变。同时，由于这层结构的形态特征及其在疾病中的变异，影响OCT泪河断面图像的生成，可造成相关断面图像的分析困难。在OCT等检测中，这层结构容易与由于泪河水液表面导致镜面反射造成的假信号相混淆。
因此在研究泪河林氏层的时候，现有的OCT检测方法无法对其进行有效研究检测，究其原因，发明人发现主要是由于OCT检测数据分析方法有待改进，因此本发明的目的在于寻找一种较之现有技术具有显著进步的OCT检测数据分析方法及其装置。
为实现第一个发明目的，本发明提供了一种泪河L层OCT检测数据分析方法，包括以下步骤：
步骤01：获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
步骤02：对步骤01获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号；
步骤03：结合步骤02的判断结果，对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。
其中，所述步骤02更具体为：当扫描信号数据为二维扫描信号数据时，逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥（2/3）Xmax且Xn+1-Xn﹥[（2/3）Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号；
当扫描信号数据为三维扫描信号数据时，对扫描信号中与人眼正面平行的各截面分别逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥（2/3）Xmax且Xn+1-Xn﹥[（2/3）Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值(即设备理论上所能监测到的最大值)，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号。
其中，步骤03具体为：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，计算假图像信号占全部图像信号的比例，根据该比例计算检测结果的置信度，对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果与检测结果的置信度。
其中步骤03具体为：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，从扫描信号数据中剔除假图像信号，对剔除假图像信号后的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。
其中步骤03具体为：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果并在检测结果中标记假图像区域，所述假图像区域为假图像信号所对应的区域。
为实现第二个发明目的，本发明还提供了一种泪河L层OCT检测数据分析装置，包括以下模块：
模块一：用于获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
模块二：用于对模块一获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号；
模块三：用于结合模块二的判断结果，对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。
其中，所述模块二具体为：模块二用于当扫描信号数据为二维扫描信号数据时，逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥（2/3）Xmax且Xn+1-Xn﹥[（2/3）Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号；
当扫描信号数据为三维扫描信号数据时，对扫描信号中与人眼正面平行的各截面分别逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥（2/3）Xmax且Xn+1-Xn﹥[（2/3）Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号。
其中模块三具体为：模块三用于当模块二的判断结果为不存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当模块二的判断结果为存在假图像信号时，计算假图像信号占全部图像信号的比例，根据该比例计算检测结果的置信度，对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果与检测结果的置信度。
其中模块三具体为：模块三用于当模块二的判断结果为不存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当模块二的判断结果为存在假图像信号时，从扫描信号数据中剔除假图像信号，对剔除假图像信号后的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。
其中模块三具体为：模块三用于当模块二的判断结果为不存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当模块二的判断结果为存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果并在检测结果中标记假图像区域，所述假图像区域为假图像信号所对应的区域。
由于发明人认识到在OCT泪河部位，尤其是泪河L层检测中存在的信号问题，利用本发明的方法与装置，考虑了假图像信号对OCT检测数据分析过程的干扰，在计算过程中首先对扫描信号进行判断，确定是否存在假图像信号，并在计算过程中或结果输出时考虑假图像信号的分析结果。由于考虑了假图像信号这一因素，使得OCT检测数据分析结果更加客观、准确。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图之一；
图2为本发明实施例的流程图之二；
图3为本发明实施例的流程图之三；
图4为泪河L层在泪河表面的位置示意图；
图5a为泪河L层正视图（与人眼正面方向平行）；
图5b为泪河L层冠状位截面图；
图5c为泪河L层的参数示意图；
图6为Cirrus OCT对泪河L层的三维扫描图；
图7a为Cirrus OCT对泪河L层的多层纵断面扫描图一；
图7b为Cirrus OCT对泪河L层的多层纵断面扫描图二；
图7c为Cirrus OCT对泪河L层的多层纵断面扫描图三；
图8为OCT扫描图像中假信号示意图；
图9为截面信号强度值（CSI）计算示意图；
图10为多截面信号强度值（MCSI）计算示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
如图4所示，实线所绘的是泪河1的示意结构，其中间阴影所示扁纺锤形的结构为泪河L层2，其位于泪河1的表面，以正中为中心，两侧变薄变窄。
图5a为泪河L层正视图（与人眼正面方向平行），图5b为泪河L层冠状位截面图。
图6为Cirrus OCT对泪河L层的三维扫描图，在角膜和下睑之前的泪河表面，其表层信号并非呈均一分布，而是呈明显的中间强，两侧递减的信号分布特征。呈现出一种近似“扁纺锤形”分布的结构。
图7a～7c为Cirrus OCT对泪河L层的多层纵断面扫描图，在角膜和下睑之前的泪河表面，其表层信号并非呈均一分布，而是呈明显的中间强，两侧递减的信号分布特征。呈现出一种“扁纺锤形”分布的结构。
在利用OCT对泪河区域进行扫描时，可以依照以下步骤进行：
1.利用相干光断层扫描技术（频域OCT为主），针对泪河区域进行快速的扫描，可以设置为三维成象模式，或者多断层面快速扫描方式。
2.得到的图像需经过排除由于液体镜面全反射造成的局部的假泪河L层图像的。具体表现为某一附近断面出现的与周边反差巨大的强反射信号（如图8，大块白色区域为假信号区域3）；在某些类型的OCT设备，如Stratus OCT上，其视频观察界面上就可以观察到产生假信号的扫描位置位于正对水液平角度，产生镜面反射的表面上。需要将此区域信号进行识别并删除。其总信号密度值等指标将设为具有假阳性，不具备参考价值；此时可以利用平均单位面积信号强度值进行参考。
3.经过测量识别步骤后可以得到计算描述泪河L层的参数。
1）正表面积（TL A）、长度（TL L）、宽度（TL W）。
正表面积（TL A）即为图5c所示椭圆图形整体（外轮廓所围）的面积，实际计算时，可根据图形中的不规则图形边缘经近似多边形等计算方法得出。长度（TL L），宽度（TL W）测量参数涵义如图5c所示。
2）截面信号强度值（CSI）：在泪河的断面扫描中，对断层图像中泪河L层的图像进行识别，将泪河L层断面上各点的不同反射信号值相加的和，即为该截面的截面信号强度值（CSI）。对于在同等条件下的OCT设备中，其CSI可以通过其泪河L层图像的各点灰度值进行相加得到。（如图9所示）
3）总信号强度值（TSI）：通过三维扫描，即快速密集的连续断层扫描，将每一断层图像中泪河L层的图像进行识别，并根据每一断面图像中，计算出其截面信号强度值（CSI），将每一个断面中的CSI进行相加，得到总信号强度值（TSI）。
4）多截面信号强度值（MCSI）：
如图10虚线处所示，对预设的多个截面5进行扫描，计算其每个截面信号强度值（CSI）的总和。
5）正表面分布规则指数（SDRI）：将正面的图形，测量其各均匀位置的宽度（TL W）值，将计算多个宽度值的标准差。
6）截面分布规则指数（CDRI）：将截面的图形，按多个平均点测量其高度值，将计算多个高度值的标准差。
7)多截面信号分布规则指数（MCRI）：多个截面的截面信号强度值（CSI）取其标准差。
8）正表面信号强度值（SSI）：在泪河的三维扫描中，对泪河表面L层图像轮廓内的各点信号强点进行相加的总和，即得到SSI。对于在同等条件下的OCT设备中，其SSI可以通过其泪河L层表面图像的各点灰度值进行相加得到。（如图5中的椭圆区域内的各点灰度总值）
各参数的意义：
正表面积（TLA）：与脂质层总含量及表面活性（正比）有关有关。
长度（TL L）：与脂质层总含量及表面活性（正比）有关。
宽度（TL W）：与脂质层总含量及表面活性（反比）有关。
截面信号强度值（CSI）、正表面信号强度值（SSI）、多截面信号强度值（MCSI）总信号强度值（TSI）：与脂质层总含量有关。
正表面分布规则指数（SDRI）截面分布规则指数（CDRI）多截面信号分布规则指数（MCRI）：与表面活性有关。
在优选实施例中，提供了一种泪河L层OCT检测数据分析方法，包括以下步骤：
S101：获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
S102：对步骤S101获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号；
判断过程如下，在某些实施例中，当扫描信号数据为二维扫描信号数据时，逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥（2/3）Xmax且Xn+1-Xn﹥[（2/3）Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号；
在另外一些实施例中，当扫描信号数据为三维扫描信号数据时，对扫描信号中与人眼正面平行的各截面分别逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥（2/3）Xmax且Xn+1-Xn﹥[（2/3）Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号。
S103：当步骤S102的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，
S104：输出OCT检测结果；
S105：当步骤S102的判断结果为存在假图像信号时，计算假图像信号占全部图像信号的比例，根据该比例计算检测结果的置信度，对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，
S106：输出OCT检测结果与检测结果的置信度。由于计算结果中含有可信度，因此人们可以直观地从输出的结果中判断检测数据的可信程度，判断是否采用该数据，或如何使用该数据。
在另一个优选实施例中，如图2所示，
S201：获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
S202：对步骤S201获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号，判断步骤参考S102；
S203：当步骤S202的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，
S206：输出OCT检测结果；
S204：当步骤S202的判断结果为存在假图像信号时，从扫描信号数据中剔除假图像信号，
S205：对剔除假图像信号后的扫描信号数据进行计算，这样无需对参考价值不高的假图像信号数据进行计算，避免这些数据造成困扰与误读，同时节约了技术资源。
S206：输出OCT检测结果。
在另一优选实施例中，如图3所示：
S301：获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
S302：对步骤S301获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号，判断步骤参考S102；
S303：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，
S304：输出OCT检测结果；
S305：当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，
S306：输出OCT检测结果并在检测结果中标记假图像区域，所述假图像区域为假图像信号所对应的区域。这样可以从检测结果中直观地得出哪些区域的数据有参考价值，而那些区域的数据是不可信的。
其中，步骤S102、S202或S302可以用多种方式进行判断，例如判断条件1：判断某一像素点与相邻像素点的扫描信号强度差值是否大于某一预设值，若大于该预设值，则将该像素点判断为假图像信号边缘点，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号。
也可以跟进一步结合该像素点的扫描信号强度值加以判断，例如在判断条件1的基础上加入判断条件2：当该点的扫描信号强度大于另外一预设值时，满足判断条件2。
可以利用是否满足判断条件1或同时满足判断条件1与2来判断假信号的存在。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种泪河L层OCT检测数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤01：获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
步骤02：对步骤01获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号；
步骤03：结合步骤02的判断结果，对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；
所述步骤02具体为：
当扫描信号数据为二维扫描信号数据时，逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥(2/3)Xmax且Xn+1-Xn﹥[(2/3)Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号；
当扫描信号数据为三维扫描信号数据时，对扫描信号中与人眼正面平行的各截面分别逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥(2/3)Xmax且Xn+1-Xn﹥[(2/3)Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号。
2.根据权利要求1所述的泪河L层OCT检测数据分析方法，其特征在于，
步骤03具体为：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，计算假图像信号占全部图像信号的比例，根据该比例计算检测结果的置信度，对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果与检测结果的置信度。
3.根据权利要求1所述的泪河L层OCT检测数据分析方法，其特征在于，
步骤03具体为：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，从扫描信号数据中剔除假图像信号，对剔除假图像信号后的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。
4.根据权利要求1所述的泪河L层OCT检测数据分析方法，其特征在于，
步骤03具体为：当步骤02的判断结果为不存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当步骤02的判断结果为存在假图像信号时，直接对步骤01获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果并在检测结果中标记假图像区域，所述假图像区域为假图像信号所对应的区域。
5.一种泪河L层OCT检测数据分析装置，其特征在于，包括以下模块：
模块一：用于获取眼睛泪河处OCT扫描信号数据；
模块二：用于对模块一获取的扫描信号数据进行分析，判断是否存在假图像信号；
模块三：用于结合模块二的判断结果，对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；
所述模块二具体为：
模块二用于当扫描信号数据为二维扫描信号数据时，逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥(2/3)Xmax且Xn+1-Xn﹥[(2/3)Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号；
当扫描信号数据为三维扫描信号数据时，对扫描信号中与人眼正面平行的各截面分别逐点计算相邻两像素点的扫描信号信号强度差值Xn+1-Xn，式中Xn为更接近图像边缘的像素点的扫描信号信号强度值，当Xn+1﹥(2/3)Xmax且Xn+1-Xn﹥[(2/3)Xmax-Xn]/2时，将扫描信号信号强度值Xn+1所代表的扫描信号点判断为假图像信号边缘点，式中Xmax为信号监测阈区间的最大信号值，将相连的假图像信号边缘点连接起来，所构成的区域即为假图像区域，位于假图像区域中的信号为假图像信号。
6.根据权利要求5所述的泪河L层OCT检测数据分析装置，其特征在于，
模块三具体为：模块三用于当模块二的判断结果为不存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当模块二的判断结果为存在假图像信号时，计算假图像信号占全部图像信号的比例，根据该比例计算检测结果的置信度，对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果与检测结果的置信度。
7.根据权利要求5所述的泪河L层OCT检测数据分析装置，其特征在于，
模块三具体为：模块三用于当模块二的判断结果为不存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当模块二的判断结果为存在假图像信号时，从扫描信号数据中剔除假图像信号，对剔除假图像信号后的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果。
8.根据权利要求5所述的泪河L层OCT检测数据分析装置，其特征在于，
模块三具体为：模块三用于当模块二的判断结果为不存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果；当模块二的判断结果为存在假图像信号时，直接对模块一获取的扫描信号数据进行计算，输出OCT检测结果并在检测结果中标记假图像区域，所述假图像区域为假图像信号所对应的区域。
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Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103544680B (zh) * | 2013-08-24 | 2016-04-06 | 林晨 | 泪河l层oct检测中的假信号处理方法 |
| CN111076659B (zh) * | 2019-12-02 | 2022-05-24 | 深圳市太赫兹科技创新研究院有限公司 | 一种信号处理方法、装置、终端和计算机可读存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006031909A3 (en) * | 2004-09-15 | 2006-09-08 | Univ Rochester Medical Ct | Tear dynamics measured with optical coherence tomography |
| CN101530317A (zh) * | 2009-04-14 | 2009-09-16 | 翁景宁 | 泪河检测方法及其设备、数据处理装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012075176A1 (en) * | 2010-11-30 | 2012-06-07 | Optovue, Inc. | Tear film and tear meniscus dynamics with time-lapse optical coherence tomography |
-
2012
- 2012-06-01 CN CN201210178281.0A patent/CN102743152B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006031909A3 (en) * | 2004-09-15 | 2006-09-08 | Univ Rochester Medical Ct | Tear dynamics measured with optical coherence tomography |
| CN101530317A (zh) * | 2009-04-14 | 2009-09-16 | 翁景宁 | 泪河检测方法及其设备、数据处理装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 泪河的光学相干断层扫描分析及其在干眼诊断中的应用;林晨;《福建医科大学硕士论文》;20090115;6-19 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102743152A (zh) | 2012-10-24 |
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