專利名稱：針對光學(xué)相干層析x射線攝影技術(shù)的眼睛配準(zhǔn)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種執(zhí)行眼睛檢查的方法，并且，具體而言，涉及一種利用光相干層析 X射線攝影技術(shù)(OCT)進(jìn)行眼睛配準(zhǔn)的方法。
背景技術(shù)：
光相干斷層技術(shù)正逐漸成為無創(chuàng)人眼視網(wǎng)膜成像中的一種重要手段。使用OCR用 于前成像，對于檢測和分析屈光問題、白內(nèi)障、青光眼、以及其他問題而言，已經(jīng)顯示出了巨 大的前景。然而，眼睛運動使得后續(xù)圖像的比較變得困難。因此，存在對OCT掃描圖像隨時間的準(zhǔn)確比較的成像過程需要。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明，根據(jù)本發(fā)明一些實施例的方法包括獲得掃描模式掃描結(jié)果；根據(jù) 掃描結(jié)果形成圖像；對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)；根據(jù)掃描模式掃描結(jié)果生成特征圖；在特征圖上識 別特征；并且記錄特征的位置信息。在本發(fā)明的一些實施例中，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)可以包括產(chǎn)生補(bǔ)丁圖像，并且將所述 補(bǔ)丁圖像與基線圖像相匹配。在一些實施例中，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)可以包括產(chǎn)生仿真掃描激 光檢眼鏡(SSLO)圖像，并且將所述SSLO圖像與先前獲得的SSLO圖像相匹配。參照下列附圖，下面進(jìn)一步描述這些和其他實施例。


圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的一些實施例可以使用的OCT掃描儀。圖2A和2B示出了根據(jù)本發(fā)明的針對眼睛配準(zhǔn)和特征識別的過程的一些實施例。圖3示出了用于獲得一系列OCT圖像的掃描模式的示例。圖4示出了在采樣基線圖像中采樣補(bǔ)丁圖像的配準(zhǔn)。圖5示出了用于獲得OCT圖像序列的掃描模式，該掃描模式包括可以用于配準(zhǔn)的 特征掃描和補(bǔ)丁掃描。圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的一些實施例的產(chǎn)生特征圖、在特征圖中識別特征、以及 記錄特征的位置信息的示意圖。圖7示出了在另一個采樣基線圖像中的另一個采樣補(bǔ)丁圖像的配準(zhǔn)。圖8示出了另一示例掃描模式，該掃描模式包括可以用來獲得OCT圖像序列的特 征掃描和補(bǔ)丁掃描。
圖9示出了根據(jù)本發(fā)明的一些實施例的特征圖的產(chǎn)生、特征圖上的特征識別、以 及記錄特征的位置信息的示意圖。圖10示出了用于獲得OCT圖像序列的掃描模式，該掃描模式包括原始特征掃描和 附加特征掃描，來所配準(zhǔn)的特征圖，而不使用基線圖像和補(bǔ)丁圖像?？赡苤?，具有相同或相似功能的元件有相同的命名。
具體實施例方式圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一些實施例的可以在眼睛檢查中使用的OCT成像器100的 示例。OCT成像器100包括將光線提供給耦合器103的光源101，耦合器103通過采樣臂將 光線引向XY掃描104，并且通過參考臂到光延遲器105。XY掃描器104對通過眼睛109的光 進(jìn)行掃描，并且收集來自眼睛109的反射光。從眼睛109反射的光在XY掃描104中被捕獲， 并且在耦合器103中與從光延遲器105反射的光相組合，以產(chǎn)生干涉信號。將干涉光線耦 合到檢測器102中。OCT成像器100可以是時域OCT成像器，其中通過掃描光延時器105獲 得深度(或A-掃描結(jié)果)，OCT成像器也可以是傅里葉域成像器，其中檢測器102是捕獲干 涉信號作為波長的函數(shù)的分光儀。在任何一種情況下，通過計算機(jī)108捕獲OCT掃描結(jié)果。 利用沿著XY模式的掃描結(jié)果的收集，來產(chǎn)生OCT圖像。在美國專利No. 7，480，058中描述了 OCT成像器的示例，其全部內(nèi)容在此通過引用的方式并入本文。在美國申請No. 11/656,075 中公開了一種使用OCT成像器的眼睛檢查的方法，在此通過引用的方式全部并入本文。除OCT成像器100之外，根據(jù)本發(fā)明的用于眼睛檢查的裝置可以包括攝像機(jī)106， 該攝像機(jī)可以是眼底攝像機(jī)。通過耦合器107將來自攝像機(jī)106的光線耦合到OCT成像器 100的采樣臂中。耦合器107防止來自于攝像機(jī)106光進(jìn)入耦合器103，而同時將從眼睛 109反射的光(源自于攝像機(jī)106)引回到攝像機(jī)106中。計算機(jī)108接收并分析來自于攝 像機(jī)106的圖像和來自于OCT成像器100的圖像。通過使用圖像的組合，可以獲得準(zhǔn)確且 完整的神經(jīng)頭OCT圖像。圖像2A示出了根據(jù)本發(fā)明一些實施例的用于執(zhí)行眼睛配準(zhǔn)和分析的過程。在本 發(fā)明的一些實施例中，可以在計算機(jī)108中執(zhí)行一種基于二維OD)或三維(3D)0CT圖像執(zhí) 行眼睛配準(zhǔn)的自動方法和裝置，以在監(jiān)控器中或其他接口設(shè)備中進(jìn)行顯示。眼底攝像機(jī)106 的輸出處獲得不包括深度信息的2D眼底視頻圖像。相反地，包括深度信息的OCT圖像是通 過檢測器102的輸出，并且根據(jù)它們掃描模式來組合并排列，以根據(jù)具體評估作為2D面上 (enface)圖像或3D體數(shù)據(jù)顯示，。在一些實施例中，掃描數(shù)據(jù)可以存儲在計算機(jī)108中以 用于后續(xù)分析。來自于眼底攝像機(jī)106的眼底圖像也可以存儲在計算機(jī)108中。在本發(fā)明 的一些實施例中，可以對后續(xù)圖像處理技術(shù)的參數(shù)進(jìn)行更魯棒和有效地計算，以便于醫(yī)生 做出更準(zhǔn)確的診斷。圖2A中示出的過程201是根據(jù)本發(fā)明的一些實施例的用于配準(zhǔn)和分析圖像的過 程。在步驟203中，如果還未獲得基線圖像，獲得并保存基線圖像。在步驟205中，獲得掃描 模式圖像。掃描模式圖像可以包括特征掃描結(jié)果和補(bǔ)丁掃描結(jié)果。在步驟207中，根據(jù)補(bǔ) 丁掃描結(jié)果形成補(bǔ)丁圖像。在步驟209中，相對于基線圖像配準(zhǔn)補(bǔ)丁圖像。在步驟211中， 根據(jù)特征掃描結(jié)果中產(chǎn)生特征圖。在步驟213中，在特征圖中識別特征。在步驟215中，記 錄來自于特征圖的特征的位置信息。作為此過程的結(jié)果，無論是眼睛移動還是單獨的血管或其他特征發(fā)生改變，在基線圖像中可以精確定位補(bǔ)丁圖像。然后相對于基線圖像識別和 精確定位特征，以便監(jiān)測特征位置和其他屬性的改變。圖2B中所示出的過程251示出了根據(jù)本發(fā)明的用于配準(zhǔn)和分析圖像的另一個過 程。如圖2B所示，在步驟253中獲得掃描模式圖像。掃描模式圖像包括原始特征掃描和附 加特征掃描。在步驟255中，相對于先前獲得的掃描模式圖像，配準(zhǔn)掃描模式圖像。在步驟 257中，根據(jù)掃描模式圖像產(chǎn)生特征圖。最后，在步驟259中，記錄在特征圖中所識別的特征 的位置信息。然后可以隨時間以精確的模式跟蹤所識別的特征的位置和坐標(biāo)。在一些實施例中，可以與OCT圖像同步拍攝來自于其他模式的圖像，例如圖1中眼 底攝像機(jī)106拍攝的2D眼底視頻圖像。根據(jù)本發(fā)明一些實施例獲得的3D OCT圖像可以在 掃描期間發(fā)生眼睛運動和血管位移的情況下，很好執(zhí)行。如上所述，為了更精確估計眼睛組織結(jié)構(gòu)來診斷眼睛疾病，可使用本發(fā)明的一些 實施例。面上圖像，例如眼底圖像，可通過OCT圖像序列的組織反射率的求和來組成。然后， 配準(zhǔn)和繪制眼睛組織結(jié)構(gòu)的算法精確提供特征的位置和那些特征隨時間特征改變的跟蹤。 可以在視網(wǎng)膜中央凹(fovea)的眼睛病理(例如糖尿病視網(wǎng)膜病)的診斷中使用根據(jù)本發(fā) 明的一些實施例的眼睛配準(zhǔn)方法。還可以將這些方法使用在視神經(jīng)頭的眼睛病理診斷中， 例如青光眼。如圖2A中的步驟203所示，一些實施例使用如步驟209中執(zhí)行配準(zhǔn)所基于的基線 圖像。可以保存基線圖像并用于后續(xù)研究，例如，逐步分析。圖3示出了基線掃描模式300 的示例，此基線掃描模式300可以用來獲得OCT圖像序列。在這種情況下，包括水平掃描 303和垂直掃描305的掃描模式300被布置為實質(zhì)上覆蓋感興趣的眼睛特征，例如，視網(wǎng)膜 中央凹或視神經(jīng)頭。然后，根據(jù)掃描模式300產(chǎn)生基線圖像，類似于通過對全部或部分的所掃描的OCT 圖像的組織反射率求和來產(chǎn)生面上圖像。圖4示出了以這種形式形成的基線圖像404。圖 4示出了在采樣基線圖像404中采樣補(bǔ)丁圖像402的配準(zhǔn)。從諸如基線掃描模式300之類 的基線掃描模式中生成基線圖像404。從補(bǔ)丁掃描結(jié)果中產(chǎn)生補(bǔ)丁圖像402。如圖4所見， 可以增強(qiáng)并使用特征(例如在基線圖像404中的視網(wǎng)膜血管)作為標(biāo)志來幫助配準(zhǔn)補(bǔ)丁圖 像402。還可使用其他特征，例如視網(wǎng)膜厚度。圖5示出了可以用于產(chǎn)生OTC圖像序列的掃描模式500。掃描模式500包括由實 線表示的特征掃描502和由虛線表示的補(bǔ)丁掃描504。如圖2A的過程201的步驟211所指 出，根據(jù)特征掃描502生成特征圖。此外，如步驟207所指出，根據(jù)補(bǔ)丁掃描504產(chǎn)生諸如 補(bǔ)丁圖像402之類的補(bǔ)丁圖像，并且使用此補(bǔ)丁圖像在步驟209中與基線圖像404配準(zhǔn)?？梢詫膬?nèi)界膜(ILM)到視網(wǎng)膜色素上皮(RPE)所測量的視網(wǎng)膜厚度用作特征， 并且是一種有用的說明，因為在許多黃斑病的評價中它是一個很重要的考慮因素。伴隨水 腫會增加視網(wǎng)膜厚度，這對視覺靈敏度有嚴(yán)重的影響。視網(wǎng)膜內(nèi)液體的積聚將既會導(dǎo)致視 網(wǎng)膜厚度的增加，又會導(dǎo)致在OCT掃描中可檢測到的視網(wǎng)膜組織散射屬性的改變。圖6示出了說明在圖2A的步驟211中實現(xiàn)的特征圖的產(chǎn)生在特征圖中識別特征、 以及在如過程201的步驟211至215的記錄特征的位置信息的示意圖。如圖6所示，示出 了水平視網(wǎng)膜厚度掃描結(jié)果602和垂直視網(wǎng)膜厚度掃描結(jié)果604。測量視網(wǎng)膜厚度的重要 定位就在視網(wǎng)膜中央凹中，如在厚度掃描結(jié)果602和604中的兩個細(xì)化區(qū)域所示。該點的位置如特征圖606的點C所示。這種類型的測量對跟蹤由于糖尿病視網(wǎng)膜癥引起黃斑水腫 患者特別有用，或者在白內(nèi)障手術(shù)之后用于篩選和隨訪囊樣黃斑水腫患者。另一方面，視網(wǎng) 膜厚度會隨著萎縮或散射而縮減。為了說明目的，視網(wǎng)膜厚度圖606是特征圖的示例。還 可檢測和使用特征圖中除了視網(wǎng)膜厚度之外的其他特征。根據(jù)補(bǔ)丁掃描可產(chǎn)生如補(bǔ)丁圖像402的補(bǔ)丁圖像，類似于上述基線圖像的產(chǎn)生。 使用2D插值技術(shù)，根據(jù)特征掃描502產(chǎn)生如特征圖606之類的特征圖。在圖6中所示的特 征圖606中，點A表示掃描模式500的目標(biāo)中心，點B表示基線掃描模式300的目標(biāo)中心， 以及點C表示特征位置，此點在圖6中是特征掃描502中的如掃描結(jié)果602和604所示的 視網(wǎng)膜中央凹。配準(zhǔn)通過在基線圖像404中確定補(bǔ)丁圖像402的位置，在特征圖606中相對于點A 的位置點B。在諸如補(bǔ)丁圖像402之類的補(bǔ)丁圖像與諸如基線圖像404之類的基線圖像的 配準(zhǔn)之前，如圖4所示，處理補(bǔ)丁圖像402的標(biāo)志(例如血管或其他特征)和基線圖像404 的標(biāo)志，來校正由眼睛運動引起的這些特征的位移。例如，由于眼睛運動，在補(bǔ)丁圖像402 和/或基線圖像404中，血管會變得失真或不連續(xù)。然后在邊緣跟蹤操作之前，對每一個 圖像應(yīng)用細(xì)化(骨架化)算法，可獲得并校正失真或不連續(xù)的位置處的位移量(Δχ，Ay)。 然后，在校正的基線圖像中配準(zhǔn)所校正的補(bǔ)丁圖像。可以在執(zhí)行配準(zhǔn)中使用諸如匹配和自 動校正之類的圖像處理方法，來將補(bǔ)丁圖像的標(biāo)志402與基線圖像406的相應(yīng)相同的標(biāo)志 進(jìn)行對準(zhǔn)。在本發(fā)明的一些實施例中，高性能的計算機(jī)硬件和技術(shù)，例如硬件相關(guān)的流傳輸 SIMD(單指令多數(shù)據(jù))流擴(kuò)展(SSE)，用來提高執(zhí)行補(bǔ)丁圖像402與基線圖像404的配準(zhǔn)的 速度。在一些實施例中，可在外部的計算系統(tǒng)中完成數(shù)據(jù)的處理。如前所述，在許多黃斑病的評估中，在特征圖中所找到的如特征圖606之類的特 征是重要的。例如，經(jīng)常以視網(wǎng)膜中央凹為中心的早期治療糖尿病視網(wǎng)膜癥研究(ETDRS) 圖表通常用于糖尿病視網(wǎng)膜癥的診斷。如圖6的特征圖606所示，可以通過沿著水平掃描 和垂直掃描的OCT圖像檢測厚度下降，來識別視網(wǎng)膜中央凹(點C)。然而，經(jīng)常不能正確 地獲得視網(wǎng)膜中央凹的位置信息，特別是針對有嚴(yán)重視網(wǎng)膜水腫的患者。可能需要通過有 經(jīng)驗的臨床醫(yī)生對位置信息進(jìn)行調(diào)整。然而，一旦針對特殊患者進(jìn)行了調(diào)整，如下面的步驟 所描述，所調(diào)整的位置信息可以與基線圖像404—起被記錄，并且在后續(xù)的掃描中使用。因 此，在本發(fā)明的一些實施例中，在存儲數(shù)據(jù)之前，可以通過臨床醫(yī)生對位置信息進(jìn)行調(diào)整。在識別了視網(wǎng)膜中央凹(點C)之后，可計算和記錄其在基線圖像404中的位置信 息。首先，在特征圖606中很容易獲得點B和點C之間的位置信息。然后，考慮到掃描分辨 率可能不同，通過簡單的坐標(biāo)變換，在基線圖像404中可獲得視網(wǎng)膜中央凹(特征圖606中 的點C)。因此，當(dāng)利用掃描模式(例如，圖5中所示的掃描模式500)對患者進(jìn)行另一檢查 時，可使用配準(zhǔn)方法來計算相對于在特征圖606中可能的不同的點A(目標(biāo)中心)的新點位 置B。因為在基線圖像404中已經(jīng)記錄了視網(wǎng)膜中央凹的位置信息，因此可以再次通過簡單 的坐標(biāo)變換，在新產(chǎn)生的特征圖606中容易地獲得視網(wǎng)膜中心凹位置。針對視神經(jīng)頭的檢查也可使用基線圖像。一旦獲得基線圖像，對基線圖像進(jìn)行 保存，并用于進(jìn)一步的研究，例如逐步分析。可以使用例如圖3所示的掃描模式300的模 式來獲得OCT圖像序列，其中，掃描模式實質(zhì)上覆蓋了感興趣的眼睛特征，例如，視神經(jīng)盤 (optic disc)中心。然而，其他的掃描模式可以用于基線，特征和補(bǔ)丁掃描。
圖7示出了包括視神經(jīng)盤中心705在內(nèi)的采樣基線圖像703中的補(bǔ)丁圖像701的 配準(zhǔn)。根據(jù)如圖8所示的基線掃描模式801產(chǎn)生基線圖像703。根據(jù)如圖8所示的補(bǔ)丁掃 描模式803產(chǎn)生補(bǔ)丁圖像701。圖8示出了掃描模式800，可使用此掃描模式獲得OCT圖像序列，其中掃描模式實 質(zhì)上覆蓋了神經(jīng)頭區(qū)域705。掃描模式801(實線表示)可以用于形成基線圖像703。此外， 可使用掃描模式801來獲得特征掃描。掃描模式803(虛線表示)是補(bǔ)丁掃描。如上面所 討論，使用特征掃描來產(chǎn)生特征圖，而使用補(bǔ)丁掃描來產(chǎn)生補(bǔ)丁圖像，補(bǔ)丁圖像用來相對于 基線圖像703的配準(zhǔn)。如圖8所示，掃描模式801是徑向掃描。同樣，與面上圖像相類似，可以產(chǎn)生基線圖像703，并且通過對所掃描的全部或部 分的組織反射率進(jìn)行求和來組成基線圖像703。可以增強(qiáng)諸如視網(wǎng)膜血管之類的特征，并使 用此特征作為標(biāo)志來幫助配準(zhǔn)。在本發(fā)明中，圖9示出了說明了產(chǎn)生特征圖、在特征圖中識別特征、以及記錄特征 的位置信息的步驟的示意圖。如上面所述，可使用從ILM到視網(wǎng)膜神經(jīng)纖維層(RNFL)所測 量的視網(wǎng)膜厚度作為用于配準(zhǔn)的特征。視網(wǎng)膜厚度可以是重要的特征，因為RNFL厚度變薄 可以是神經(jīng)變性疾病(例如青光眼)的強(qiáng)有力的指示。測量視網(wǎng)膜變薄的重要位置直接與 視神經(jīng)盤中心相關(guān)，圖9所示的特征圖900中的點C表示該視神經(jīng)盤中心。如特征圖900 中所示的特定示例所示，從視神經(jīng)盤中心半徑1. 725mm區(qū)域中的變薄會對視覺精確度有很 嚴(yán)重的影響。在如圖9所示的特征圖中，圓形掃描903所示的半徑分別是1.25mm、1.40mm、 1. 55mm、1. 70mm、1. 85mm以及2. 00mm。將特征圖也隔離成區(qū)域，包括ST :上顳(Superior Temporal)、IU 聶頁上(Temporal Upper)、TL 聶頁下(Temporal Lower)、IT Inferior Temporal 下顳、IN 下鼻(Inferior Nasal)、NL 鼻下(Nasal Lower)、NU 鼻上(Nasal Upper)、以及SN:上鼻(Superior Nasal)區(qū)域。通過更亮或更暗的陰影可以示出厚度。在 一些情況下，可以對特征圖900進(jìn)行彩色編碼，以示出厚度。這種類型測量方法對跟蹤青光 眼患者非常有用。例如，在圖9中，從視神經(jīng)盤中心半徑1.725范圍內(nèi)的平均厚度值由16 個分段的數(shù)據(jù)表示，例如STl = 85、ST2 = 99、-SNl = 94。根據(jù)這些測量值，臨床醫(yī)生不 但能夠獲得全局的細(xì)化信息，而且能夠獲得局部的細(xì)化的信息(最惡化的區(qū)域)。因而，視 神經(jīng)盤中心的確定以及其精度變得極其重要，特別是針對過程分析。如上所述，圖8示出了掃描模式800來獲得OCT圖像序列，掃描模式800包括特征 掃描801 (實線)，以產(chǎn)生用于診斷的特征圖，以及補(bǔ)丁掃描803 (虛線)，以產(chǎn)生用來配準(zhǔn)基 線圖像703的補(bǔ)丁圖像。也可以從掃描801獲得基線圖像703。如上所述，可以類似于基線圖像產(chǎn)生補(bǔ)丁圖像701。典型地，使用2D插值技術(shù)，根 據(jù)圖8中的特征掃描801產(chǎn)生特征圖900。在特征圖900中，點A表示掃描模式801的掃描 中心，點B表示獲得基線圖像703的基線掃描模式的掃描中心，點C表示特征位置，在該示 例中，點C是視神經(jīng)盤中心。配準(zhǔn)方法在圖9中相對于A點位置B點。在如圖7所示補(bǔ)丁圖像701與基線圖像 705的配準(zhǔn)之前，處理補(bǔ)丁圖像701的標(biāo)志(例如血管)和基線圖像703，來校正由眼睛運 動引起的位移。例如，由于眼睛的運動，在補(bǔ)丁圖像701和/或基線圖像703中的血管會變 失真或不連續(xù)。在邊緣跟蹤操作之前對每一個圖像應(yīng)用細(xì)化(骨架化)算法，可以獲得失真或不連續(xù)的位置處的位移量(Δχ，Ay)，并用于校正扭曲。然后，校正的補(bǔ)丁和校正的基 線圖像用于配準(zhǔn)。圖像處理技術(shù)，例如圖像對準(zhǔn)和自動校正，可以用于將補(bǔ)丁圖像701與基 線圖像703匹配。如前所述，高性能的計算技術(shù)，例如硬件相關(guān)的流傳輸SIMD (單指令多數(shù) 據(jù))擴(kuò)展(SSE)，可以用于提高執(zhí)行速度，或者隨后在外部的系統(tǒng)中評價圖像。如前面所述，在許多黃斑病的評估中，特征圖900中的特征是重要的。例如，針對 青光眼的診斷，常常使用RNFL3. 45mm剖面圖。此圖以半徑等于1. 725mm的視神經(jīng)盤中心為 中心。如圖9所示，可以通過沿著由掃描801產(chǎn)生的圓形掃描以及徑向掃描的OCT圖像檢 測視神經(jīng)盤邊緣，來識別視神經(jīng)盤中心(點C)。然而，通常不能正確獲得視神經(jīng)盤中心的位 置信息，特別是對有嚴(yán)重的黃斑病的患者。有經(jīng)驗的臨床醫(yī)生可能會校正位置信息，并且將 這些校正與基線圖像703記錄在一起。在識別了視神經(jīng)盤中心點(點C)之后，可以計算和記錄此點在基線圖像703中的 位置信息。首先，在特征圖900中，可很容易獲得點B與點C之間的位置信息。然后，考慮 到掃描分辨率可能不同，通過簡單的坐標(biāo)變換，可以獲得基線圖像703中的視神經(jīng)盤中心 位置。因此，當(dāng)利用諸如圖8的掃描模式800之類的掃描模式對患者進(jìn)行另一檢查時，所公 開的配準(zhǔn)方法在特征圖900中相對于可能不同的點A(目標(biāo)中心)計算新點位置B。因為在 基線圖像703中已經(jīng)記錄了視神經(jīng)盤中心的位置信息，所以在新產(chǎn)生的特征圖中的視神經(jīng) 盤中心位置同樣可以通過簡單的坐標(biāo)變換來容易地獲得。在上面的實施例中，補(bǔ)丁圖像可以與對應(yīng)于特征圖的區(qū)域交疊或者可以不交疊。 在一些實施例中，如圖2B的過程251所示，不使用補(bǔ)丁圖像或基線圖像。取而代之，使用附 加特征掃描來增加掃描密度，使得可以相對于根據(jù)特征掃描形成的圖像可靠地執(zhí)行配準(zhǔn)。 換句話來說，可使用所有的掃描用來產(chǎn)生特征圖。圖10示出了在過程251中可以使用的、用于獲得OCT圖像序列的掃描模式1000。 掃描模式1000包括與實線相對應(yīng)的原始特征掃描1003和與虛線相對應(yīng)的附加特征掃描 1005?？梢允褂锰卣鲯呙?003和附加特征掃描1005來產(chǎn)生配準(zhǔn)的特征圖，例如在圖9和 圖6中示出的那些特征圖，而無需使用基線圖像或補(bǔ)丁圖像。附加特征掃描1005可以用于 配準(zhǔn)。附加掃描在覆蓋了特征圖的區(qū)域內(nèi)，并且因此所有掃描圖像對特征圖的產(chǎn)生做出貢 獻(xiàn)。在全部的特征掃描1000的基礎(chǔ)上，類似于面上圖像，可以通過對所掃描的OCT圖 像的全部或部分組織反射率求和，來產(chǎn)生2D或3D圖像，仿真激光掃描檢眼鏡(SSLO)圖像。 可增強(qiáng)并諸如視網(wǎng)膜血管之類的特征，并將該特征用作用于配準(zhǔn)的標(biāo)志。所產(chǎn)生的圖像類 似于如圖7所示的基線圖像703。此外，可以創(chuàng)建基于特征掃描1000的特征圖900。在特征圖900中相對于點A定 位點B的配準(zhǔn)方法類似于圖9所描述的方法，除了點B目前與先前獲得的特征圖的目標(biāo)點 相對應(yīng)以外。在兩個SSLO圖像的配準(zhǔn)之前，處理兩個SSLO圖像的標(biāo)志(例如血管)，來校 正其由于眼睛運動引起的位移。然后，所校正的SSLO圖像用于配準(zhǔn)。可以使用諸如對準(zhǔn)和 自動校正之類的圖像處理技術(shù)來對準(zhǔn)兩個SSLO圖像。高性能的計算技術(shù)，例如硬件相關(guān)流 傳輸SIMD (單指令多數(shù)據(jù))擴(kuò)展(SSE)，可以用于提高執(zhí)行速度。如上所述，在許多黃斑病評估中，特征圖中的特征是很重要的。例如，通常用 RNFL3. 45毫米的剖面圖來診斷青光眼。該剖面圖以視神經(jīng)盤中心為中心。如圖9所示，可以通過檢測沿著圓形掃描與徑向掃描的OCT圖像的盤邊緣，來識別視神經(jīng)盤中心(點C)。 然而，通常不能正確的獲取視神經(jīng)盤中心的位置信息，尤其對嚴(yán)重的黃斑病患者。有經(jīng)驗的 臨床醫(yī)生可能需要調(diào)整位置信息，并且如下一步描述，與基線圖像一起來記錄位置信息。在識別出視神經(jīng)盤中心(點C)后，可以計算和記錄其在基線圖像中的位置信息。 首先，可以容易的獲取到特征圖像900中B點與C點之間的相對位置信息。然后，由于掃描 分辨率可能不同，可以通過簡單的坐標(biāo)變換來獲取基線圖像中的視神經(jīng)盤中心位置。因此， 當(dāng)利用例如圖10中的掃描1000的掃描模式來對患者進(jìn)行另一檢查時，所公開的配準(zhǔn)方法 計算特征圖中相對于可能不同的點A(目標(biāo)中心)的新點位置B。因為已經(jīng)記錄了基線圖像 中視神經(jīng)盤中心的位置信息，同樣可以通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，在新生成的特征圖中容易地獲得視 神經(jīng)盤中心位置。來自基線掃描的基線圖像、來自補(bǔ)丁掃描的補(bǔ)丁圖像、或者來自特征掃描的特征 圖像的形成可以包括大量圖像增強(qiáng)技術(shù)。這樣的技術(shù)包括圖像增強(qiáng)、平滑、以及運動檢測和 校正。此外，如在將補(bǔ)丁圖像與背景圖配準(zhǔn)或?qū)⑻卣鲌D像與先前獲得的特征圖配準(zhǔn)是所執(zhí) 行的一樣，也可以進(jìn)行一個圖像與另一個圖像的匹配。也可以在如圖1所示的計算機(jī)108 上進(jìn)行這些圖像處理技術(shù)，以在作為計算機(jī)108的一部分的顯示器上向操作員顯示。備選 地，也可以將圖1中所示的掃描儀100的數(shù)據(jù)下載到另一臺計算機(jī)，用于最終數(shù)據(jù)分析。在本發(fā)明的一些實施例中，可以通過分析掃描儀形成的圖像來自動識別特征。例 如，可以通過位置厚度圖中的最小值來檢測作為特征的視網(wǎng)膜中央凹厚度圖代表視網(wǎng)膜 IML層到IPL層或RPE層之間的距離。作為另一個示例，也可以通過在包含視神經(jīng)盤的圖像 中定位視神經(jīng)盤邊緣和計算視神經(jīng)盤邊緣的幾何中心來識別視神經(jīng)盤中心。例如，可以在 連同OCT掃描一起獲得的面上圖像中確定視神經(jīng)盤邊緣。本發(fā)明的一些實施例已經(jīng)公開如上。應(yīng)理解這些實施例僅是本發(fā)明的示例，不能 限制本發(fā)明。不脫離本發(fā)明精神的前提下，還可以對部件和元件其做大量的重新排列與修 改。因此，本發(fā)明僅限制于所附權(quán)利要求。
權(quán)利要求
1.一種眼睛配準(zhǔn)的方法，包括 獲得掃描模式掃描結(jié)果； 根據(jù)所述掃描結(jié)果形成圖像； 對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)；根據(jù)所述掃描模式掃描結(jié)果產(chǎn)生特征圖； 在特征圖上識別特征；以及 記錄特征的位置信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，根據(jù)所述掃描結(jié)果形成圖像包括形成補(bǔ)丁圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)包括將補(bǔ)丁圖像與基線圖像的 相應(yīng)分部相匹配。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，還包括 獲得基線模式掃描結(jié)果；根據(jù)所述基線模式掃描結(jié)果產(chǎn)生基線圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)包括相對于先前獲得的掃描模 式掃描結(jié)果進(jìn)行配準(zhǔn)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，獲得掃描模式掃描結(jié)果包括獲得特征掃描結(jié)果 和補(bǔ)丁掃描結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，產(chǎn)生特征圖包括根據(jù)特征掃描結(jié)果形成圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，獲得掃描模式掃描結(jié)果包括獲得特征掃描結(jié)果 和附加特征掃描結(jié)果。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中，產(chǎn)生特征圖包括根據(jù)特征掃描結(jié)果形成圖像， 并且對掃描模式圖像進(jìn)行配準(zhǔn)包括將根據(jù)附加特征掃描結(jié)果形成而形成的圖像與先前獲 取的特征掃描圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，特征圖表示從視網(wǎng)膜ILM到RPE層、或從視網(wǎng)膜 ILM到RNFL層的厚度測量的特征。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)包括2D面上和3DOCT圖像處 理步驟。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，2D面上和3DOCT圖像處理步驟包括圖像增強(qiáng)。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，2D面上和3DOCT圖像處理步驟包括平滑。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，2D面上和3DOCT圖像處理步驟包括運動檢測。
15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，2D面上和3DOCT圖像處理步驟包括圖像匹配。
16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，2D面上和3DOCT圖像處理步驟包括細(xì)化和邊 @足艮S宗。
17.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，識別特征包括在表示視網(wǎng)膜ILM層到IPL層 或RPE層之間的距離的厚度圖中定位最小值。
18.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，識別特征包括定位視神經(jīng)盤邊界，并且通過確 定視神經(jīng)盤邊界的幾何中心來確定視神經(jīng)盤中心。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中，根據(jù)與掃描的OCT圖像一起形成的面上圖像，獲得視神經(jīng)盤邊界。
20.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，處理掃描模式掃描結(jié)果，來產(chǎn)生仿真掃描激光 檢眼鏡(SSLO)圖像，并且，對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)包括對SSLO圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的方法，其中，對SSLO圖像進(jìn)行配準(zhǔn)包括相對于另一先前 產(chǎn)生的SSLO圖像，對SSLO圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
全文摘要
公開了一種在眼睛配準(zhǔn)和檢查中使用的方法，本方法的一些實施例包括獲得掃描模式掃描結(jié)果；根據(jù)掃描結(jié)果形成圖像；配準(zhǔn)圖像；根據(jù)掃描模式掃描結(jié)果產(chǎn)生特征圖；在特征圖上識別特征；并且記錄特征的位置信息。
文檔編號A61B3/12GK102056533SQ200980121844
公開日2011年5月11日 申請日期2009年4月14日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月14日
發(fā)明者章本魁, 鄧元木, 陸淑慎, 魏勵志 申請人:光視有限公司