【摘要】：光學(xué)相干斷層掃描(optical coherence tomograph,OCT)在1990年左右出現(xiàn),因?yàn)榫哂蟹墙佑|性、無創(chuàng)傷性兩種獨(dú)特優(yōu)勢而發(fā)展飛速,是常用的光學(xué)影像診斷技術(shù)的一種,它利用眼內(nèi)各層微細(xì)結(jié)構(gòu)對光的反射性差異,通過低相干性光干涉測量儀比較反射光波和參照光波的精細(xì)差別,再經(jīng)計(jì)算機(jī)軟件處理成像,以彩色或不同灰度形式顯示眼內(nèi)組織的斷面結(jié)構(gòu)。經(jīng)過近十余年的成像技術(shù)的飛速發(fā)展,其已廣泛應(yīng)用于眼科臨床工作,其使視網(wǎng)膜重要結(jié)構(gòu)和病理改變可視化的特點(diǎn),為各種疾病,尤其是黃斑區(qū)及其近周病變的早期診斷、治療效果及隨訪觀察提供了精確的依據(jù)。它的突出特性為非接觸性和高分辨率性,這兩種優(yōu)越特性使它迅速成為一種不僅有效并且適應(yīng)性非常廣的成像技術(shù)。但由于視網(wǎng)膜的各層組織對光的反射強(qiáng)度具有差異,OCT圖像呈現(xiàn)灰度值不均勻的結(jié)果,存在病變時,病變強(qiáng)度分布發(fā)生改變,通常變現(xiàn)為低對比度,并且散斑噪聲嚴(yán)重,難以明確辨析。臨床上,識別視網(wǎng)膜組織特征的相關(guān)病灶如脈絡(luò)膜新生血管(choroidal neovascularization,CNV)等病變,通常由眼科醫(yī)生自行分割,占用人力物力及時間,并且混雜因素多、人為因素較強(qiáng),因此建立適用于視網(wǎng)膜OCT圖像病灶分割的模型用于評估病變?nèi)鏑NV等的治療效果顯得尤為重要,如果能夠?qū)崿F(xiàn)病灶的自動分割和面積測算,將會明晰感知病程緊張和病灶改變,這對于疾病的精準(zhǔn)化治療具有重大意義。CNV是指脈絡(luò)膜層到視網(wǎng)膜層血管生長異常的過程,這種癥狀可能導(dǎo)致中心視力突然惡化,變態(tài)反應(yīng),甚至出現(xiàn)嚴(yán)重影響視力的新生血管出血。形成CNV的過程實(shí)質(zhì)是脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜疾病的病理過程的終止,如滲出性老年性黃斑變性(wet age-related macular degeneration,wAMD)、病理性近視(pathological myopia,PM)等疾病,均可伴有CNV的發(fā)生。PM伴隨許多視網(wǎng)膜脈絡(luò)膜損害,其中病理性近視脈絡(luò)膜新生血管(myopia choroida]neovascularization,mCNV)引起患者視力嚴(yán)重下降,甚至視力喪失。年齡相關(guān)性黃斑變性(age-related maculardegeneration,AMD)是一類主要損害視網(wǎng)膜中心區(qū)域的慢性進(jìn)展性疾病,臨床上,濕性AMD多伴隨CNV的形成,成為該病患者視力喪失的核心原因,不僅能引起血液和組織液在視網(wǎng)膜的積聚,引起視網(wǎng)膜腫脹,還會進(jìn)一步造成視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)斷裂、功能喪失,視野可出現(xiàn)盲點(diǎn),最終引起患者的失明。已經(jīng)證實(shí)血管內(nèi)皮生長因子(vascularendothelial growth factor,VEGF)與CNV發(fā)生發(fā)展的因果關(guān)系十分緊密,該因子可以特異性結(jié)合于血管內(nèi)皮細(xì)胞,是在目前在研的促進(jìn)因子中功能最強(qiáng)、最明顯的因子。血管內(nèi)皮細(xì)胞存在特異性受體,該受體與VEGF特異性結(jié)合,啟動對血管內(nèi)皮細(xì)胞的強(qiáng)烈的促分化作用和趨化作用,刺激脆弱新生血管生成,同時還能增加血管通透性,促進(jìn)血管生長�？寡軆�(nèi)皮生長因子類藥物已經(jīng)成為治療各種原因CNV病變的主要藥物,但目前我國自主研發(fā)的康柏西普治療繼發(fā)CNV的療效對比研究仍為空白,本研究對主要繼發(fā)CNV的兩種疾病PM和AMD分別進(jìn)行注射治療,觀察治療效果并進(jìn)行組間比較。綜上所述,在本研究中,我們首先結(jié)合分?jǐn)?shù)階增強(qiáng)和局部模糊能量泛函提出加窗活動輪廓模型分割OCT圖像中的CNV。其次,結(jié)合活動輪廓模型分析康柏西普對PM和wAMD繼發(fā)CNV的治療效果。第一部分 OCT視網(wǎng)膜圖像病灶局部加窗分割[目的]建立適用于OCT圖像病灶分割的模型[方法]活動輪廓模型(Active contour models,ACMs)是計(jì)算機(jī)生成的曲線在圖像內(nèi)移動以找到對象邊界�；趨^(qū)域的ACMs采用確定的圖像區(qū)域信息指導(dǎo)曲線朝著期望的邊界迭代,對于弱邊界,基于區(qū)域的ACMs 一般可以得到較好的分割效果,以此提出基于活動輪廓局部二元擬合模型(Local binary fitting,LBF)。[結(jié)果]設(shè)置相應(yīng)參數(shù)為:m=2,λ1=λ:=1,α=β=1,v=0.2,圖片驗(yàn)證所提算法可以很好的分割出病灶。[結(jié)論]基于分?jǐn)?shù)階微分增強(qiáng)和局部能量泛函提出了加窗預(yù)分割的視網(wǎng)膜OCT病灶分割算法非常適用于眼科臨床輔助檢查與診斷。第二部分 康柏西普治療CNV的臨床研究[目的]觀察玻璃體腔注射康柏西普治療PM繼發(fā)黃斑部脈絡(luò)膜新生血管(myopia CNV,mCNV)和wAMD繼發(fā)CNV的臨床療效及安全性。[方法]分析PM繼發(fā)黃斑部CNV的19例患者19只眼、AMD繼發(fā)黃斑部CNV31例患者31眼,行3+prn治療方案。統(tǒng)計(jì)患者最佳矯正視力(best corrected visual acuity,BCVA)、黃斑中心凹下厚度(centre subfoveal macular thickness,CMT)、黃斑中心凹下脈絡(luò)膜厚度(subfoveal choroidal thickness,SFCT)、熒光素血管造影(Fluorescence fundus angiography,FFA)顯示的CNV滲漏面積變化、圖像病灶分割獲得的CNV面積變化、注射次數(shù)。[結(jié)果]PM組、AMD組治療后1、2、3、6、12月組內(nèi)比較,較術(shù)前BCVA提高、CMT厚度降低,差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05),SFCT未表現(xiàn)出明顯改變,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05);治療后3月、12月較術(shù)前CNV面積減小(P0.05),無滲漏例數(shù)增加;基于LBF模型處理OCT圖像,治療后3月、12月較術(shù)前CNV截面面積減小;PM組平均注射次數(shù)為6.28±2.21,AMD組為6.36±2.13;兩組間PM組與AMD組治療前后BCVA,CMT,CNV變化以及注射次數(shù)比較,兩組間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)。[結(jié)論]玻璃體腔注射康柏西普治療PM繼發(fā)黃斑部mCNV和AMD繼發(fā)黃斑部CNV均可提高患眼BCVA,降低CMT,減小CNV面積,降低滲漏。兩組間治療效果無明顯差異。
【圖文】：

逡逑ＰＭ患者基于加窗的病灶分割結(jié)果。圖１是ＯＣＴ噪聲原圖，圖２為ＯＣＴ圖像逡逑基于加窗的病灶分割結(jié)果，紅色方框是病灶所在窗口。固定兩個收縮腳點(diǎn)，在逡逑窗口內(nèi)進(jìn)行迭代收縮分割病灶。從圖中可以看出，，本章所提算法很好的分割出逡逑了視網(wǎng)膜ＯＣＴ病灶。圖３窗口的放大展示。從放大圖中可以更加清晰的看出加逡逑窗分割的結(jié)果，對于散斑噪聲強(qiáng)的視網(wǎng)膜ＯＣＴ圖像，可以很好的分割出病灶。逡逑如圖４是基于加窗的ＡＭＤ患者的分割結(jié)果。圖４為加窗原圖；圖５為分割結(jié)逡逑果；圖６為對應(yīng)的放大結(jié)果。從圖中可以明顯看到基于加窗的分?jǐn)?shù)階和模糊能逡逑量的活動輪廓模型很好的分割了視網(wǎng)膜ＯＣＴ的ＣＮＶ病灶。逡逑圖１邋ＰＭ患者ＯＣＴ噪聲原圖逡逑圖２邋ＯＣＴ圖像基于加窗的病灶分割結(jié)果邐圖３窗口

圖３窗口的放大展示逡逑
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R774

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本文編號：2690028