【摘 要】
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视网膜图像的分析是对眼科疾病研究和诊断的关键过程,视网膜各层形态的变化可以反应眼底的健康状况,是对高危人群进行筛查以及对患者进行及时治疗的重要依据。光学相干层析成像技术（Optical Coherence Tomography,OCT）是目前眼科临床中最有效的成像技术之一,其具备高分辨率、无侵入性的优点。利用OCT系统采集眼底视网膜图像后,通常需要依赖医生进行人工视网膜图像分析,这是十分消耗精力和
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视网膜图像的分析是对眼科疾病研究和诊断的关键过程,视网膜各层形态的变化可以反应眼底的健康状况,是对高危人群进行筛查以及对患者进行及时治疗的重要依据。光学相干层析成像技术（Optical Coherence Tomography,OCT）是目前眼科临床中最有效的成像技术之一,其具备高分辨率、无侵入性的优点。利用OCT系统采集眼底视网膜图像后,通常需要依赖医生进行人工视网膜图像分析,这是十分消耗精力和效率相对较低的过程。因此,在保证准确度的同时提高诊断的效率具有十分重要的意义。针对以上问题,本文开展了以下工作:（1）设计并搭建了1060 nm中心波长的扫频OCT（Swept Source OCT,SS-OCT）系统。基于此SS-OCT平台,最终成功采集到了眼底视网膜黄斑区域的图像,其中系统信噪比为106.7 d B;图像分辨率为1168×852;成像深度为4 mm;样品臂眼部入射激光的光功率为2.5 m W,符合国家安全标准。并通过利用光学表面间距测量的方法,验证了SS-OCT系统的精度,最终测量误差在0.013～0.51μm,保证了视网膜层的划分不受系统分辨率影响。（2）对基于图论的最短路径算法进行优化,提高了计算效率。利用最短路径算法,通过边缘识别和搜索区域限制的方式,对采集的视网膜图像和病变视网膜图像进行分层处理,成功将七层主要视网膜层进行划分,提高了诊断效率。相比于人工手动分层,自动分层的平均偏差为2.81～5.63μm,在临床诊断可接受范围内。并将SS-OCT系统采集端和自动分层软件结合,实现了视网膜图像采集和实时分层。（3）成功对不同分辨率和不同病症的视网膜眼底图像进行分层处理,验证了分层算法的适用性。最后基于分层后的视网膜二维切片数据,利用光线投影算法并基于开放图形库（Open Graphics Library,Open GL）实现了OCT眼底视网膜切片图像的三维重建。并成功建立了整体视网膜和各层视网膜的三维模型,经过渲染后使得视网膜层形态更利于识别与观察,进一步提升了诊断效率。
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