[发明专利]一种眼前节形态分析方法

摘要

本发明涉及一种眼前节形态分析方法，该方法采用的数据采集系统包括监视模块，分光模块，接目镜，光学相干层析模块及计算机，对人眼进行二维振镜非接触式光学扫描，采集眼前节三维数据块，该方法包括内容有：采集眼前节三维数据块，将数据图像进行边缘提取，粗略对准，精细对准，拟合，重采样，斜率计算，最终得到眼前节组织形态分析结果，包括眼前节断层图像，角膜前表面地形图，角膜后表面地形图，角膜厚度图，晶体前表面地形图，晶体后表面地形图，晶体厚度图，角膜三维图像，房角三维图像，虹膜三维图像，晶体三维图像。本发明降低了算法复杂程度，保证了测量精度，为非侵入方式，无刺激，易于被患者接受。

主权项

1.一种眼前节形态分析方法，该方法采用的数据采集系统包括监视模块，分光模块，接目镜，光学相干层析模块及计算机，对人眼进行二维振镜非接触式光学扫描，采集眼前节三维数据块，其特征在于：该方法包括步骤如下：(1)选择扫描模式，扫描模式采用旋转式扫描，所使用的二维振镜驱动信号为：两方向均采用锯齿波驱动，并且保证时序上的一一对应，通过改变驱动信号幅度，使振镜扫描步长保持一定比例，即可实现以不同角度的直线扫描，计算旋转式扫描的扫描线角度间隔对应的驱动信号比例，完成扫描；(2)数据采集，光学相干断层扫描在每个扫描点上一次得到深度方向的Z个数据点，二维扫描决定了扫描点数为X*Y个，最终得到的采样数据点总数为X*Y*Z个，监视模块同步采集帧同步图像，使用阈值分割的方法提取虹膜边缘和瞳孔边缘，得到位置反馈信息以及瞳孔直径和白对白直径；(3)边缘提取，对深度方向Z个数据点进行梯度运算，使用最短路径法，得到眼前节轮廓对应的数据点，在扫描方向上重复该步骤，数据重组后得到眼前节边缘轮廓数据集及全眼前节边缘轮廓图像；(4)粗略对准，活体数据采集无法避免微动带来的图像偏移，使用监视图像提供位置反馈信号，用以矫正扫描方向上的位置偏移，根据眼前节的结构特性，在已经提取的眼前节边缘轮廓数据集中选择房角顶点和角膜顶点作为每个剖面的对准参考点，通过数据空间映射，将每个数据剖面中的对准参考点对齐到同一平面中，即消除空间上的位置偏差；(5)精细对准，在数据集中引入Zernike多项式，其表达式为：公式中各物理量的含义及单位为，C(r，θ)是角膜表面的数学表达式，P是多项式中序列索引，Zp(r，θ)代表Zernike多项式中第p项，αp是该项的模型系数，ε是实验模型误差，r代表径向位置，θ代表旋转角度；使用Zernike多项式分别对数据集中角膜前表面数据子集，角膜后表面数据子集，晶体前表面数据子集，晶体后表面数据子集进行曲面拟合，再进行等间隔重采样，曲面上的任一点都对应计算出一个微分斜率，通过该微分斜率的集合得到对应曲面地形图数据，即角膜前表面地形图，角膜后表面地形图，晶体前表面地形图，晶体后表面地形图；计算相邻曲面位置差，得到角膜厚度分布及晶体厚度分布，同时，经过对准匹配的三维数据块，用以提供三维空间内任意方向的眼前节断层剖面图像。