近年来,基于光学相干断层扫描(Optical Coherence Tomography,OCT)图像的疾病探测技术业已成为医学图像处理领域中的研究热点,它是利用计算机技术将OCT图像中的病变区域识别出来。OCT图像探测技术在眼部的多种疾病检测中得到了广泛应用,如糖尿病视网膜疾病、脉络膜新生血管、椭圆体区域缺失等。本文研究的是针对玻璃膜疣(drusen)的OCT图像探测技术,这项技术是检测早期年龄性黄斑变性的前提,探测的结果有助于在drusen发展和治疗过程中对其进行对比、量化与监测。本文主要研究的是基于多层OCT图像的drusen自动探测技术,主要工作与贡献如下:首先,对OCT体数据进行预处理,包括对OCT体数据依次进行Bruch层分割、拉平、Bruch层上移,进而得到多层C-scan,计算其混合对比率,用于判别正常眼与drusen眼。其次,对提取的多层C-scan进行三维均值滤波与归一化处理,从而使C-scan的对比度得到提高。接着,利用顶帽变换与大津法,将处理后的多层C-scan进行drusen区域分割,得到多层分割结果。最后,利用dursen的连续性将多层分割结果进行整合,使用开运算去除外层C-scan的血管阴影,得到最终分割结果。本文介绍了一种可以最小程度依赖层分割的drusen自动检测新技术。这种技术基于对Bruch层之上多层C-scan的drusen检测,避免了色素上皮层上边界分割困难的问题。将本文提出的方法在13个drusen患者的OCT图像上进行测试,并与两位临床医生的勾画结果进行对比,所得准确率的平均值分别为90.54%和85.22%。基于本文提出的OCT图像drusen检测方法,便于眼科医生观察病变区域的位置,对下一步研究drusen区域与血管灌注区的关系提供了技术支持,体现了此技术对drusen研究的潜在价值。