应用多尺度三维图搜索的sd-oct图像层分割方法

频谱域光学相干层析技术(sd-oct)是一种广泛应用于眼科领域的成像技术,视网膜组织层分割对视网膜疾病诊断起着至关重要的作用。传统的三维图搜索方法能够同时分割k(k≥1)个三维面,但其存在时间复杂度高、分割病变图像鲁棒性弱等问题。在传统三维图搜索模型的基础上引入多尺度思想,提出应用多尺度三维图搜索的sd-oct视网膜图像分割方法。首先根据每个组织层的特点,为每层构造一个合理的顶点权重；然后利用相邻列的最大与最小高度差构造列约束限制,改进表面的平滑约束条件；最后利用低尺度的图像,应用三维图搜索方法进行粗分割,逐步向高一尺度应用三维图搜索方法进行单表面细分割。使用改进算法对3组正常眼睛及1组老年黄斑变性视网膜图像进行分割,并将结果与手动分割及传统三维图搜索方法进行比较,实验结果表明,改进算法能够准确有效地分割出3个层边界(边界位置绝对误差是3.86±2.50μm),并且接近于手动分割结果(3.78±2.76μm),优于传统三维图搜索方法(7.92±3.31μm)。