CN104997519B - 基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统 - Google Patents

基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统，该系统由视网膜图像采集子系统和血氧计算子系统两部分组成，视网膜图像采集子系统将眼底相机获取的视网膜像经成像物镜成像于无穷远，构成像方远心光路。通过直角反射棱镜将光束分成两路，经反射镜反射后透过特定波长的干涉滤光片滤出所需波长的成像光，经成像透镜后同时成像在CCD靶面上，实现视网膜双波长同时成像；血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算等一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算。本发明在获取视网膜结构图像的同时获得视网膜血管功能信息，可以为生命科学相关研究、眼底相关疾病的诊断提供有力工具。

Description

基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统
技术领域
本发明涉及一种基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统。
背景技术
视网膜血管在眼科疾病的临床诊断和治疗中提供重要的指示作用，许多视网膜的病变都会引起氧气的大量消耗，使得血氧饱和度发生变化，如糖尿病视网膜病、青光眼、血管阻塞等。另外，视网膜组织和血管也是唯一能直接观测到的人体深部结构，是了解某些全身疾病的重要窗口，比如视网膜血管的变化和高血压以及其他心血管疾病之间存在必然的联系。因此，通过对视网膜图像进行处理和分析、获取其结构和血氧饱和度功能信息对疾病的早期诊断和检测有着非常重要的意义。
利用眼底照相机获取视网膜图像，是视网膜研究的一种简单有效途径，但传统眼底成像技术仅仅停留于获取视网膜结构信息，无法对视网膜功能信息进行采集。因此，以眼底相机为平台，如何更充分地挖掘视网膜结构和功能信息，受到越来越多学者的关注。其中，双波长视网膜成像悄然兴起，成为生命科学研究的新热点。国外已有学者对其技术基础、光路设计、应用价值等进行了一定研究。2008年，M.Hammer等人采用特制的双波长滤光片、利用彩色相机不同通道记录眼底双波长图像(“Retinal vessel oximetry-calibration，compensationfor vessel diameter and fundus pigmentation，andreproducibility”，M.Hammer，T.Riemerb，et al.，Journal of Biomedical Optics，2008)。2012年，GEIRSDOTTIR A等人利用定制分光装置分开两个波长的图像，然后分别成像在两个CCD上(“Retinal vessel oxygen saturation in healthy individuals”.AsbjorgGeirsdottir，OlafurPalsson，et al.，Investigative Ophthalmology&VisualScience，2012)。但上述研究仍存在一些不足之处：如双波长图像采用不同的成像通道，光路复杂，光学元件多；采用两个相机采集双波长视网膜图像，成本高；两个相机间响应的差异将给血氧测量带来影响等等。
国内的眼底相机起步较晚，仅用于眼底成像及基本结构分析，对于视网膜血氧测定等功能性分析暂无相关研究的报道。国内目前仅中国科学院光电技术研究所拥有一项基于自适应光学的激光共焦扫描的视网膜血氧测量的专利技术【中国专利申请号201010617782.5】。该专利可实现眼底细胞、微血管局部观察和血氧测量，但由于成像分辨率高，成像视场很小。为了在大视场下对视网膜整体进行观察和评价，需要进行软件拼图，费时费力。另外，该专利是通过分时采集两个波长不同的眼底图像，在采集时间上不能完全一致，无法避免人眼运动对血氧计算精度的影响。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：克服上述现有技术的不足，提供一种基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统。该系统可以同时获得双波长视网膜图像，并测定视网膜血管的血氧饱和度，可以为生命科学相关研究、眼底相关疾病的诊断提供有力工具。
本发明的技术方案是：基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统，包括：视网膜图像采集子系统和血氧计算子系统；视网膜图像采集子系统由眼底相机、成像物镜、直角反射棱镜、第一反射镜、第二反射镜、第一干涉滤光片、第二干涉滤光片、成像物镜和CCD组成；在眼底相机视网膜图像输出端，将眼底相机获取的视网膜像经成像物镜成像于无穷远，构成像方远心光路，通过直角反射棱镜将光束分成两路，经第一反射镜、第二反射镜反射后透过特定波长的第一干涉滤光片、第二干涉滤光片滤出所需波长的成像光，经成像物镜后同时成像在CCD靶面上，实现视网膜双波长同时成像，CCD实时将双波长视网膜图像数据传输至计算机，由计算机中的血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算。
所述的直角反射棱镜顶点位于光轴上，上下两个反射面与光轴成±45°夹角，实现对视网膜成像光的均匀分光。通过沿垂直于光轴方向整体平移直角反射棱镜可以对两路光路进行光强调整。
所述的反射镜通过沿光轴方向移动对两路光路进行光程匹配调整，实现两路双波长视网膜图像清晰成像在CCD靶面上。
所述的干涉滤光片中心波长根据含氧血红蛋白和还原血红蛋白的吸收光谱确定，一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段，另一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段。
所述血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算过程如下：
(1)采用基于互信息的方法对采集到的双波长图像进行配准；
(2)完成配准后，采用图像分割的算法分别对两幅图像实现血管提取；
(3)在相同的位置分别计算两幅图像的光密度OD，OD＝log(I0/I)，其中I0为血管切向边缘外的像素段的灰度平均值，I为血管切向像素段中灰度最小值。计算两幅图像的光密度比ODR＝OD1/OD2，其中OD1为含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段图像的光密度，OD2为含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段图像的光密度。血氧饱和度与不同波长下血管光密度的关系为SO2＝a+k*ODR，其中a、k为常数，故确定了ODR就可以获取特定位置血管的血氧饱和度。
本发明与现有技术相比所具有的优点是：
(1)本发明在传统眼底结构成像的同时，可实现视网膜血管血氧饱和度功能成像。总体光路设计结构简单，双波长视网膜图像成像在同一个CCD的不同位置，降低了硬件成本。
(2)本发明基于商业化的眼底照相平台，可获得大视场的视网膜图像，可以对视网膜结构和血管血氧饱和度进行整体观察和评价。
(3)本发明可以同时记录两个波长的眼底图像，与分时成像相比，避免了人眼运动对血氧测量的影响。
附图说明
图1为基于眼底相机的视网膜血管血氧测量系统结构示意图；
图2为含氧血红蛋白与还原血红蛋白的消光系数；
图3为双波长图像处理分析及血氧饱和度测量流程。
具体实施方式
本发明将眼底相机输出的视网膜像进行光学系统二次成像，同时采集含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段和非等吸收波段图像，经过一系列图像处理和计算获得眼底视网膜血管血氧饱和度，同时实现对眼底视网膜结构和血管血氧饱和度功能成像。下面结合附图及具体实施方式详细介绍本发明。
如图1所示，本发明由眼底相机1、成像物镜3、直角反射棱镜4、反射镜5、6、干涉滤光片7、8、成像物镜9、CCD10和计算机11组成。
本实施例的基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统工作过程如下：
在眼底相机视网膜图像输出端1，视网膜图像采集子系统将眼底相机获取的视网膜像2经成像物镜3成像于无穷远，构成像方远心光路。通过直角反射棱镜4将光束分成两路，接着经第一反射镜5、第二反射镜6反射后透过特定波长的第一干涉滤光片7、第二干涉滤光片8滤出所需波长的成像光，经成像物镜9后同时成像在的CCD10靶面的不同位置，实现视网膜双波长同时成像。CCD10实时将双波长视网膜图像数据传输至计算机11，由计算机11中的血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算等一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算。
直角反射棱镜4顶点位于光轴上，上下两个反射面与光轴成±45°夹角，实现对视网膜成像光的均匀分光。在平行光路里面，直角反射棱镜不会带来额外的像差。通过沿垂直于光轴方向整体平移直角反射棱镜可以对两路光路进行光强调整，从而弥补眼底相机照明光源光谱强度以及CCD靶面光谱响应的不均匀的影响。
第一反射镜5、第二反射镜6通过沿光轴方向移动对两路光路进行光程匹配调整，实现两路双波长视网膜图像清晰成像在CCD10靶面上。
第一干涉滤光片7、第二干涉滤光片8中心波长根据含氧血红蛋白和还原血红蛋白的吸收光谱确定，干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段，另一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段。这里以570nm和600nm为例进行说明，其中570nm的光是对血氧饱和度不敏感的光，600nm的光是对血氧饱和度敏感的光。
在计算机11中编写血氧计算子系统软件处理双波长图像，流程如图3所示，具体方法为：
首先，对CCD10采集的570nm和600nm视网膜图像进行配准。图像配准采用基于互信息的方法。考虑到配准时间，同时，结合眼底图像特征，互信息运算对象为图像块。针对图像块的选取，采用基于图像块的亮度和形状特征的方式实现视盘区域获取。配准目标分别为图像块A和B，则互信息定义为：I(A；B)＝H(A)+H(B)-H(A,B)，其中H(A,B)为图像块A和B的联合概率密度H(A)和H(B)分别为图像的概率密度。通过遍历仿射变换的平移和旋转因子，取互信息值最大时，即两幅图像块相似度最高时的相应因子作为配准参数。
再次，针对分割后的血管实现平均光密度比(ODR)计算。光密度(OD)表示出射光强I相对于入射光强I0的衰减，即OD＝log(I0/I)。光密度计算中，出射光强I为血管切向像素段中灰度最小值，入射光强I0为血管切向边缘外的像素段的灰度平均值。根据公式ODR＝OD600/OD570计算出光密度比。光密度比的大小与血氧饱和度(SO2)成线性关系，公式为SO2＝a+k*ODR，式中a和k为常系数，即确定ODR就可以获取特定位置血管的血氧饱和度。
最后，血氧饱和度标定。通过对健康被试在呼吸室内空气条件下眼底图像的分析，可分别获得该条件下动静脉血管的ODR。室内空气条件下，眼底动脉血管血氧饱和度均值为96％，静脉血管血氧饱和度均值为54％。将以上参数带入血氧饱和度计算公式：SO2＝a+k*ODR，得系数a和k，即建立了血管血氧饱和度与光密度比的一一对应关系，完成测量数据标定。
虽然通过参照发明的说明和具体实施方案，已经对本发明进行了图示和描述，但普通的技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。
本发明未详细阐述部分属于本领域公知技术。

Claims (1)

1.基于眼底相机的双波长视网膜血管血氧测量系统，其特征在于包括：视网膜图像采集子系统和血氧计算子系统；视网膜图像采集子系统由眼底相机(1)、第一成像物镜(3)、直角反射棱镜(4)、第一反射镜(5)、第二反射镜(6)、第一干涉滤光片(7)、第二干涉滤光片(8)、第二成像物镜(9)和CCD(10)组成；在眼底相机视网膜图像输出端，将眼底相机(1)获取的视网膜像(2)经第一成像物镜(3)成像于无穷远，构成像方远心光路，通过直角反射棱镜(4)将光束分成两路，经第一反射镜(5)、第二反射镜(6)反射后透过特定波长的第一干涉滤光片(7)、第二干涉滤光片(8)滤出所需波长的成像光，经第二成像物镜(9)后同时成像在CCD(10)靶面上，实现视网膜双波长同时成像，CCD(10)实时将双波长视网膜图像数据传输至计算机(11)，由计算机(11)中的血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算；
所述直角反射棱镜(4)顶点位于光轴上，第一反射镜(5)、第二反射镜(6)的反射面与光轴成±45°夹角，实现对视网膜成像光的均匀分光，在平行光路里面，直角反射棱镜不会带来额外的像差；通过沿垂直于光轴方向整体平移直角反射棱镜实现对两路光路进行光强调整；
所述第一反射镜(5)、第二反射镜(6)通过沿光轴方向移动对两路光路进行光程匹配调整，实现两路双波长视网膜图像清晰成像在CCD(10)的靶面上；
所述第一干涉滤光片(7)、第二干涉滤光片(8)中心波长根据含氧血红蛋白和还原血红蛋白的吸收光谱确定，一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段，另一个干涉滤光片中心波长选择在含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段；
所述血氧计算子系统对获得的双波长视网膜图像进行图像处理、血管提取、光密度计算一系列运算后完成视网膜血管血氧饱和度的计算过程如下：
(1)采用基于互信息的方法对采集到的双波长图像进行配准；考虑到配准时间，同时，结合眼底图像特征，互信息运算对象为图像块；针对图像块的选取，采用基于图像块的亮度和形状特征的方式实现视盘区域获取，配准目标分别为图像块A和B，则互信息定义为：I(A；B)＝H(A)+H(B)-H(A,B)，其中H(A,B)为图像块A和B的联合概率密度a∈A,b∈B，a表示A的灰度值，b表示B的灰度值，H(A)和H(B)分别为图像块A和图像块B的灰度概率密度，pAB(a,b)是图像块A和图像块B的灰度联合概率分布；通过遍历仿射变换的平移和旋转因子，取互信息值最大时，即两幅图像块相似度最高时的相应因子作为配准参数；
(2)对配准后的图像进行视网膜血管分割，确定需要计算血氧的区域，血管分割采用基于Hessian矩阵的分割算法，Hessian矩阵元素为图像的二阶导数，能够很好地反映图像的灰度变化，对于二维图像中的一点X(x，y)，Hessian矩阵定义为其中Ixx(X)、Ixy(X)代表图像的二阶微分，算法实现包括三个步骤：(a)依次计算图像像素点的Hessian矩阵，并获取矩阵的特征值λ1，λ2，在图像中，不同的几何结构，Hessian矩阵特征值大小及其符号有不同的特点，对于血管来说，其特点是|λ1|≈0,|λ1|＜＜|λ2|，特征值符号由血管的亮度值决定，亮血管为负，暗血管为正；(b)利用血管相似性函数对图像的每个像素点进行计算，当像素点处在局部结构为管状时，lo(λ)为1；像素点为其他局部结构时，lo(λ)为0，从而达到血管增强的目的；(c)对增强后的二值图像进行形态学处理，消除干扰噪声并获取血管；
(3)针对分割后的血管实现平均光密度比ODR计算，光密度OD表示出射光强I相对于入射光强I0的衰减，即OD＝log(I0/I)，光密度计算中，出射光强I为血管切向像素段中灰度最小值，入射光强I0为血管切向边缘外的像素段的灰度平均值，根据公式ODR＝OD1/OD2计算出光密度比，其中OD1为含氧血红蛋白和还原血红蛋白的非等吸收波段图像的光密度，OD2为含氧血红蛋白和还原血红蛋白的等吸收波段图像的光密度；光密度比的大小与血氧饱和度SO2成线性关系，公式为SO2＝a+k*ODR，式中a和k为常系数，即确定ODR就可以获取特定位置血管的血氧饱和度。
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