基于图像处理的干眼检测方法研究

发布时间：2020-05-15 14:01

【摘要】：近年来我国干眼发病率逐年上升,而传统的侵入式检测手段存在速度慢和造成二次伤害的问题,基于图像处理的非侵入式医学影像干眼检测方法的研究具有很高的实用价值,因此本文对基于图像的泪膜破裂时间干眼诊断以及睑板腺干眼诊断方法进行了研究,主要做了以下几项工作:(1)分析了中华医学会制定的干眼检测标准,该标准指出泪膜破裂时间小于5s时诊断为干眼,大于10s时诊断为正常,在5s-10s之间时进行睑板腺检测,因此本文联合辽宁何氏眼产业集团共同采集眼图像数据建立泪膜破裂时间图像库及睑板腺图像库,为干眼检测提供数据支撑。(2)研究了基于Placido圆环的泪膜破裂时间干眼检测方法,检测过程包括应用自适应滤波和闭运算去除睫毛图像,利用椭圆扫描法标记圆环轮廓进行Placido圆环识别,以睁眼后第一帧图像为模板,将后面的每一帧与之分别进行匹配,最后将匹配的图像与第一帧图像做减法运算找到泪膜破裂位置,利用发生破裂图像的帧数计算泪膜破裂时间,并依据此时间对干眼进行诊断。(3)研究了基于睑板腺面积与眼睑面积比值的干眼诊断方法。当泪膜破裂时间不能完全诊断为干眼时,需要进行睑板腺面积与眼睑面积比值计算。为了从图像中分割出睑板腺区域,本文首先应用了形态学算法、Wallis算法和改进的Mask算法进行预处理,发现应用改进的Mask算法效果最佳;其次利用最小交叉熵分割眼睑区域并通过最大连通域获得眼睑部分;再次应用睑板腺体图像外接矩形的长宽比来提取睑板腺体图像;最后计算睑板腺面积占眼睑面积的比值。实验结果表明当这一比值小于23%时即可诊断为干眼,大于23%的情况则诊断为正常。重新采集图像数据构成验证集用以验证本文提出方法的正确性与准确性,实验结果表明基于泪膜破裂时间检测方法的正确率为80.80%,基于睑板腺面积与眼睑面积比值干眼检测方法的正确率为78.48%。最后应用accuracy、sensitive、specificity、precision等4个指标对算法进行了评估,上述指标验证了本文提出的方法能够正确诊断干眼。
【图文】：

检测设备,睑板腺,照相法,理论发展

Koh YW 等人利用模大和 C 均值聚类法的初始板腺照相法理论发展的同目前比较常用的干眼检测干眼检测设备、德国的 K成像仪和我国的睑板腺检眼检测设备通过非侵入式的方式检查外线光用于拍摄睑板腺图装置如图 1.1 所示，，其相这些优点使得干眼在医疗治疗。

检测设备,美国,脂质,层厚度

图 1.2 美国 LipiView 干眼检测设备Fig 1.2 US LipiView dry eye inspection equipment质层厚度的图像如图 1.3 所示，图 1.3a 为 L备处理后的脂质层图像，脂质层图像利用光鲜艳表示脂质层越厚。摄的原始图像 b 经 LipiView 软件图 1.3 LipiView 检测前后Fig 1.3 Before and after LipiView detection 眼表综合分析仪
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;R777.34

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