Three-Dimensional Modeling of the Retinal Vascular Tree via Fractal Interpolation

In recent years,the three dimensional reconstruction of vascular structures in the field of medical research has been extensively developed.Several studies describe the various numerical methods to numerical modeling of vascular structures in near-reality.However,the current approaches remain too expensive in terms of storage capacity.Therefore,it is necessary to find the right balance between the relevance of information and storage space.This article adopts two sets of human retinal blood vessel data in 3D to proceed with data reduction in the first part and then via 3D fractal reconstruction,recreate them in a second part.The results show that the reduction rate obtained is between 66%and 95%as a function of the tolerance rate.Depending on the number of iterations used,the 3D blood vessel model is successful at reconstruction with an average error of 0.19 to 5.73 percent between the original picture and the reconstructed image.

一种基于高斯匹配滤波法的视网膜图像血管中轴线快速提取算法

目的：研制快速、精确的视网膜血管中轴线（ｖｅｓｓｅｌａｘｉａｌｓｋｅｌｅｔｏｎＶＡＳ）提取算法，以定量分析眼底血管形态改变的细微变化。方法：１．图像预处理（去噪、增强）。２．以经二值化及膨胀后的梯度图像为模板，进行基于高斯匹配滤波法的快速血管提取。３．后处理（细化等）。结果：分别采用本文方法及传统方法对视网膜ＶＡＳ进行提取与结果比较。结论：本文方法具有快速、精确。

骨架图引导的级联视网膜血管分割网络

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架.该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体.骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间.该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应.为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练.与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%.消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性.通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性.

屈光参差患者双眼血管密度与视网膜厚度的相关性研究

目的:研究屈光参差患者双眼在屈光度数、眼轴及OCTA黄斑区和视乳头区血流密度、黄斑区神经纤维厚度方面的差异,并研究眼轴与眼底血流密度及视网膜厚度的关系,分析其在屈光参差发生、发展中的临床意义。方法:回顾性分析我院2018-05/11的符合纳入标准的屈光参差患者27例,所有患者均接受双眼的屈光度数、眼压、眼轴及OCTA黄斑区和视乳头区血流密度、黄斑区视网膜厚度的检查。应用SPSS 23.0软件,采用配对t检验分析对比患者双眼在各指标之间的差异。并分析眼轴和黄斑中心无血管区(FAZ)、脉络膜3.14mm2血流密度、黄斑区血流密度及视网膜厚度、视乳头血流密度的关系。结果:患者27例中,高度眼的屈光度数及眼轴均大于低度眼(t=-3.559、3.083,P<0.05)。高度眼和低度眼间在OCTA黄斑1mm及3mm浅层血流密度、深层血流密度、视网膜厚度上均无差异(P>0.05)。选取患者中高度眼较低度眼相比,视盘内血流密度大(t=2.36,P=0.022)和上鼻方(SN)血流密度小(t=-2.154,P=0.036)。屈光状态、黄斑中心凹浅层和深层血流密度、旁中心凹深层血流密度、黄斑中心凹及旁中心凹视网膜厚度与眼轴相关(r=-0.897、0.458、0.446、-0.328、0.301、-0.397,均P<0.05)。结论:屈光参差患者高度眼较低度眼黄斑区3mm×3mm浅层和深层血流密度及视网膜厚度无差异,视盘内及上鼻方血流密度存在差异,余视乳头分区无差异。眼轴与屈光状态、黄斑中心凹浅层和深层血流密度、旁中心凹深层血流密度、黄斑中心凹及旁中心凹视网膜厚度相关。