一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置及其方法
【專利摘要】一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置及其方法，涉及一種醫(yī)用光學(xué)檢測裝置。所述基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置設(shè)有光源模塊、控制模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊；所述光源模塊是指多光譜光源，光源模塊發(fā)出的光經(jīng)過光源模塊內(nèi)置的濾光片組，由控制模塊切換濾光片，輸出特定中心波長的光照射人眼，所述圖像采集模塊包括相機(jī)單元與顯微單元，用于獲取特定中心波長下的瞼板腺圖像并輸入圖像處理模塊，所述圖像處理模塊設(shè)有分離算法，對圖像采集模塊傳入的瞼板腺圖像進(jìn)行分析處理，提高瞼板腺圖像對比度，并計算腺體形態(tài)學(xué)參數(shù)。將瞼板腺腺體與周圍組織區(qū)分開、清晰觀察瞼板腺腺體結(jié)構(gòu)。
【專利說明】
一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置及其方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種醫(yī)用光學(xué)檢測裝置，尤其是涉及一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺 模型的裝置及其方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 瞼板腺是一種特殊分化的皮脂腺，位于眼瞼瞼板內(nèi)，垂直排列并開口與瞼緣，所排 出的脂質(zhì)分泌物通過眼瞼的瞬目運動均勻地涂覆于淚膜表面，構(gòu)成淚膜最外層，對維持眼 表健康具有重要的作用:能夠有效延緩淚膜水液層的蒸發(fā)，降低淚膜表面張力，增強(qiáng)淚膜穩(wěn) 定性，防止瞼緣皮膚被淚水浸漬，提供光滑平整的光學(xué)界面以減少瞬目造成的損傷，且作為 屏障防止淚膜被皮脂腺分泌物污染。瞼板腺功能障礙(Meibomian Gland Dysfunction)是 一種慢性、彌漫性瞼板腺異常，是臨床上常見的眼表疾病。Μ⑶導(dǎo)致瞼脂的分泌不足，使得淚 膜政法過快及穩(wěn)定性下降，可引起眼紅、眼癢、刺激感、灼燒感、干燥感、視力波動或眼淚等 眼部不適，是造成蒸發(fā)型干眼癥的主要因素。MGD通常伴隨有腺體數(shù)量減少、腺體末端丟失、 腺體開口移位或腺體開口阻塞等一種或多種體征。目前，臨床上Μ⑶的診斷多采用在裂隙燈 下直接觀察瞼緣形態(tài)、瞼板腺開口及分泌物情況的方式，由于瞼板腺被結(jié)膜及上皮細(xì)胞覆 蓋，僅有裂隙燈無法觀察除瞼緣處外瞼板腺形態(tài)的改變，診斷的準(zhǔn)確性和靈敏性很大程度 上取決于臨床醫(yī)師的經(jīng)驗。
[0003] 中國專利CN102920427A公開了一種瞼板腺成像系統(tǒng)，包括倍率組鏡組件，在倍率 組鏡的后端設(shè)有紅外線攝像機(jī)，所述倍率鏡組建前端設(shè)有環(huán)狀紅外線發(fā)射裝置，在倍率鏡 組鏡的前端或者倍率鏡組件與紅外線攝像機(jī)之間設(shè)有紅外線濾光片。
[0004] 中國專利CN103315707A公開了一種瞼板腺紅外成像系統(tǒng)，包括紅外線照明裝置、 鍍膜反光鏡、紅外線攝像機(jī)，所述紅外線照明裝置發(fā)出的紅外光照射到被檢者的瞼板腺上， 在瞼板腺上被反射的紅外光通過鍍膜反光鏡反射進(jìn)入紅外線攝像機(jī)被紅外線攝像機(jī)拍攝。
[0005] 以上2個專利用單波長紅外線作為光源拍攝瞼板腺圖像，再通過圖片觀察瞼板腺 狀態(tài)。由于瞼板腺的拍攝需穿透結(jié)膜及上皮細(xì)胞，單波長紅外線對于一部分圖片的處理往 往不是最優(yōu)的，，所得圖像對比度差，腺體與周圍組織的界限較為模糊。環(huán)境與人工干擾較 大，缺少確定的圖像處理算法與硬件條件相配合。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于改進(jìn)目前國內(nèi)對于人眼瞼板腺模型檢測的技術(shù)方案，結(jié)合現(xiàn)有 設(shè)備與多光譜技術(shù)，提供將瞼板腺腺體與周圍組織區(qū)分開、清晰觀察瞼板腺腺體結(jié)構(gòu)的一 種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置及其方法。
[0007] 所述基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置設(shè)有光源模塊、控制模塊、圖像采集 模塊、圖像處理模塊;所述光源模塊是指多光譜光源，光源模塊發(fā)出的光經(jīng)過光源模塊內(nèi)置 的濾光片組，由控制模塊切換濾光片，輸出特定中心波長的光照射人眼，所述圖像采集模塊 包括相機(jī)單元與顯微單元，用于獲取特定中心波長下的瞼板腺圖像并輸入圖像處理模塊， 所述圖像處理模塊設(shè)有分離算法，對圖像采集模塊傳入的瞼板腺圖像進(jìn)行分析處理，提高 瞼板腺圖像對比度，并計算腺體形態(tài)學(xué)參數(shù)。
[0008] 所述光源模塊內(nèi)置的濾光片組，可濾出中心波長分別為780nm、840nm和940nm的 光。
[0009] 所述顯微單元可以是雙目顯微鏡，也可為三目顯微鏡，顯微單元的物鏡對準(zhǔn)被檢 測的人眼，縮小鏡的一端連接顯微單元的目鏡，縮小鏡的另一端連接相機(jī)單元。
[0010] 所述圖像處理模塊位于上位機(jī)中。圖像處理模塊指上位機(jī)對從相機(jī)單元采集到的 圖像進(jìn)行去皮處理、提高灰度值，以提高瞼板腺圖像的對比度，使瞼板腺清晰可見，并自動 計算腺體長度、曲率和缺失率。所述圖像處理模塊可包括圖像存儲模塊、圖像增強(qiáng)模塊和形 態(tài)學(xué)參數(shù)計算模塊。
[0011] 所述圖像增強(qiáng)模塊利用朗伯比爾定律加入射光強(qiáng)度，I。為出射光強(qiáng) 度，k為已知消光比，1為生物組織的厚度），將人眼瞼板腺區(qū)域等效為上皮細(xì)胞、肌肉和瞼板 腺三種生物組織的模型。
[0012] 所述一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型方法，包括以下步驟：
[0013]步驟一：由三種波長下的同一瞼板腺圖片，對于一個像素 p點，可列方程：
[0014]
[0015]
[0016]
[0017] 其中，方程⑴對應(yīng)波長為心時的圖像，方程⑵對應(yīng)波長為\2時的圖像，方程⑶對 應(yīng)波長為λ3時的圖像，k mn為第m個波長下的第η個生物組織的消光比，其中，m=l，2,3,分別 對應(yīng)λ:，λ2，λ 3，n = 1，2，3，分別對應(yīng)上皮細(xì)胞組織、肌肉組織、瞼板腺組織，假設(shè)11() = 12〇 = 130 =1。=1，則hSP點上皮細(xì)胞組織相對厚度，12為Ρ點肌肉組織相對厚度，13為Ρ點瞼板腺組 織相對厚度，把三種波長下圖片像素點的灰度值分別代入出射光強(qiáng)度1^、1 2*、13*，并且設(shè) …
_ .可求得
[0018]
[0019] 步驟二:任選一波長下的方程，計算波長Μ，λ2，λ3下的上皮細(xì)胞組織'^:在原圖灰 度值g中所占的比例k(其中m=l，2,3);
[0020] 步驟三:計算去除上皮細(xì)胞組織后圖像每一像素的新灰度值g' =gX (ι-k);
[0021] 步驟四：每一像素的新灰度值g'乘上比值q;
[0022] 步驟五:生成大對比度瞼板腺圖像。
[0023] 參數(shù)計算模炔基于圖像增強(qiáng)模塊的結(jié)果上，將圖像二值化，根據(jù)灰度分布情況，計 算腺體長度和曲率;腺體長度與瞼板腺區(qū)域?qū)挾茸鞅?，計算腺體缺失率。
[0024]所述圖像處理模塊很好地完成了去皮處理，并按比例增大了肌肉與瞼板腺之間的 灰度差，提高了瞼板腺圖像的對比度，使瞼板腺部分在圖片上清晰可見且清晰可見。從而將 瞼板腺腺體二維模型從圖像中提取出來，由此可得到瞼板腺模型。
[0025] 由上述對本發(fā)明的描述可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點：
[0026] (1)本發(fā)明使用多光譜技術(shù)，快速獲取三種波長下的瞼板腺照片聯(lián)合計算，去除上 皮細(xì)胞組織干擾的過程有據(jù)可依。依據(jù)照片本身產(chǎn)生不同效果，可適用于不同情況下獲取 的圖像，抗干擾性強(qiáng)。算法新穎可靠、效果明顯。
[0027] (2)本發(fā)明優(yōu)選的中心波長為780nm，840nm和940nm的三種近紅外光，對結(jié)膜及上 皮細(xì)胞的穿透性較好，可獲得更為清晰的瞼板腺圖像。
[0028] (3)基于圖像算法模塊，本發(fā)明設(shè)計參數(shù)計算模塊，根據(jù)處理后圖像的灰度分布， 自動計算腺體長度、曲率以及缺失率。實時為醫(yī)生判斷病人瞼板腺狀態(tài)提供可靠的診斷依 據(jù)。
【附圖說明】
[0029] 圖1為本發(fā)明實施例中基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置及其方法的流程 圖。
[0030] 圖2為本發(fā)明【具體實施方式】的簡化結(jié)構(gòu)示意圖。
[0031]圖3為眼瞼橫截面物理模型
[0032]圖中，1是多光源模塊，2是控制模塊，3是圖像采集模塊，31是相機(jī)單元，32是顯微 單元(可采用顯微鏡），4是圖像處理模塊，5是被檢人眼示意，6是肌肉，7是上皮，8是瞼板腺。
【具體實施方式】
[0033] 以下通過【具體實施方式】對本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
[0034] 如圖2所示，一種多光譜瞼板腺檢測分析裝置，設(shè)有多光源模塊1，控制模塊2,圖像 采集模塊3，圖像處理模塊4。圖像采集模塊包括顯微單元32，相機(jī)單元31，顯微單元32的物 鏡對準(zhǔn)被檢測的人眼，縮小鏡的一端連接顯微單元32的目鏡，另一端連接相機(jī)單元31，相機(jī) 單元31便可直接獲取瞼板腺圖像。圖像處理模塊4將圖像采集模塊3采集到的圖像作為輸 入，以分離算法增強(qiáng)瞼板腺的對比度，使之清晰可見。
[0035]具體操作流程如下：
[0036] 多光譜光源1發(fā)出多種波長的光，光經(jīng)過濾光片組，由控制模塊2控制濾光片組，通 過旋桿選擇特定中心波長的濾光片，優(yōu)選中心波長為780nm、840nm和940nm的三種濾光片， 此波段的光均為近紅外光，其有益效果，是此波段的近紅外光對結(jié)膜及上皮細(xì)胞穿透性較 好，使瞼板腺成像較為清晰。
[0037] 以780nm的光為例。檢測時，實驗者的頭部可由托盤固定在控制模塊下面。如圖1所 示，將被測人眼標(biāo)記為5?？刂颇K選擇中心波長為780nm的濾光片，控制模塊即可濾出 780nm的近紅外光并照向人眼。
[0038] 如附圖1所示，顯微單元32的物鏡正對人眼，調(diào)節(jié)好焦距即可在目鏡中觀察到清晰 的眼瞼圖像。本項目中，使用縮小鏡連接顯微單元32的目鏡與相機(jī)單元31，使瞼板腺圖像從 目鏡經(jīng)由縮小鏡實時傳入相機(jī)單元31，相機(jī)單元采用彩色CMOS傳感器，成像質(zhì)量較高，最大 程度保證圖像信息不丟失。
[0039]相機(jī)單元31另一端設(shè)有USB數(shù)據(jù)接口，可連接至上位機(jī)。圖像采集模塊3將圖像輸 入圖像處理模塊4。圖像處理模塊4即位于上位機(jī)中，主要有圖像存儲模塊、圖像增強(qiáng)模塊、 形態(tài)學(xué)參數(shù)計算模塊，其中，圖像增強(qiáng)模塊的功能是對眼瞼圖像消去上皮影響以提高瞼板 腺對比度，形態(tài)學(xué)參數(shù)計算模塊的功能是計算腺體長度、曲率和腺體缺失率。
[0040] 實驗者盡量保持不動，上位機(jī)存將780nm下的眼瞼圖像存儲后，緊接著調(diào)節(jié)控制模 塊，切換到840nm以及940nm分別存儲相應(yīng)波長下的眼瞼圖像。存儲圖像的整個過程操作簡 單，但仍需流暢迅速，避免因?qū)嶒炚叨秳佣斐扇鶊D像重合度過低的情況。
[0041] 眼瞼的橫切面示意圖如附圖3所示，標(biāo)記6是肌肉，7是上皮，8是瞼板腺。設(shè)上皮7的 厚度為hi，設(shè)肌肉6的厚度為^，設(shè)瞼板腺的厚度為h 3。因為圖像是豎直方向所拍攝的，因此 圖像每一個像素點Xk都具有特定的111、1 12、113。需要去除上皮帶來的灰度影響，并提高瞼板腺 的對比度，才能使瞼板腺清晰可見。
[0042]對于同一實驗者，三種波長下的三幅圖像定義為一組圖像。上位機(jī)中設(shè)有軟件可 對一組圖像同時處理。根據(jù)朗伯比爾定律入射光強(qiáng)度，I。為出射光強(qiáng)度，k為 已知消光比，1為生物組織的厚度），將人眼瞼板腺區(qū)域等效為上皮細(xì)胞、肌肉和瞼板腺三種 生物組織的模型，圖像增強(qiáng)模塊包括以下步驟：
[0043]步驟一：由三種波長下的同一瞼板腺圖片，對于一個像素 P點，可列方程：
[0044]
[0045]
[0046]
[0047] 其中，方程(1)對應(yīng)波長為心時的圖像，方程(2)對應(yīng)波長為12時的圖像，方程(3)對 應(yīng)波長為λ 3時的圖像，kmn為第m個波長下的第η個生物組織的消光比，其中，m=l，2,3,分別 對應(yīng)λ:，λ 2，λ3，n = 1，2，3，分別對應(yīng)上皮細(xì)胞組織、肌肉組織、瞼板腺組織，假設(shè)11() = 12〇 = 130 =1。=1，則hSP點上皮細(xì)胞組織相對厚度，12為Ρ點肌肉組織相對厚度，13為Ρ點瞼板腺組 織相對厚度，把三種波長下圖片像素點的灰度值分別代入出射光強(qiáng)度1^、1 2*、13*，并且設(shè)
可求得：
[0048]
[0049] 步驟二:任選一波長下的方程，計算波長λ:，λ2，λ3下的上皮細(xì)胞組織km山在原圖灰 度值g中所占的比例k(其中m=l，2,3);
[0050] 步驟三:計算去除上皮細(xì)胞組織后圖像每一像素的新灰度值g' =gX (Ι-k);
[0051] 步驟四：每一像素的新灰度值g'乘上比值q;
[0052] 步驟五:生成大對比度瞼板腺圖像。
[0053] 參數(shù)計算模炔基于圖像增強(qiáng)模塊的結(jié)果上，將圖像二值化，根據(jù)灰度分布情況，對 白色所代表的瞼板腺腺體進(jìn)行骨架提取，計算腺體長度和曲率;腺體長度與瞼板腺區(qū)域?qū)?度作比，計算腺體缺失率。其有益效果是，及時方便地為實際診斷提供可靠依據(jù)。
[0054]所述形態(tài)學(xué)參數(shù)計算模炔基于圖像增強(qiáng)模塊的基礎(chǔ)上，對大對比度圖像進(jìn)行二值 化處理，計算出腺體長度。
[0055]所述形態(tài)學(xué)參數(shù)計算模塊根據(jù)圖像二值分布，計算出腺體曲率。
[0056] 所述形態(tài)學(xué)參數(shù)計算模塊將腺體長度與瞼板腺區(qū)域?qū)挾茸鞅?，算出腺體缺失率。
[0057] 本發(fā)明所述光源模塊是指多光譜光源，可發(fā)出多種波長的光，且內(nèi)置濾光片組，所 述圖像處理模塊位于上位機(jī)中，對于從圖像傳感器采集到的不同波長下的圖像，設(shè)有分離 算法對其進(jìn)行分析和處理，以提高瞼板腺圖像對比度。本發(fā)明使用多光譜光源，結(jié)合分離算 法，提高瞼板腺圖像對比度效果明顯，為實際診斷提供可靠依據(jù)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置，其特征在于設(shè)有光源模塊、控制模塊、 圖像采集模塊、圖像處理模塊;所述光源模塊是指多光譜光源，光源模塊發(fā)出的光經(jīng)過光源 模塊內(nèi)置的濾光片組，由控制模塊切換濾光片，輸出特定中心波長的光照射人眼，所述圖像 采集模塊包括相機(jī)單元與顯微單元，用于獲取特定中心波長下的瞼板腺圖像并輸入圖像處 理模塊，所述圖像處理模塊設(shè)有分離算法，對圖像采集模塊傳入的瞼板腺圖像進(jìn)行分析處 理，提高瞼板腺圖像對比度，并計算腺體形態(tài)學(xué)參數(shù)。2. 如權(quán)利要求1所述一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置，其特征在于所述光 源模塊內(nèi)置的濾光片組，濾出中心波長分別為780nm、840nm和940nm的光。3. 如權(quán)利要求1所述一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置，其特征在于所述顯 微單元采用雙目顯微鏡或三目顯微鏡，顯微單元的物鏡對準(zhǔn)被檢測的人眼，縮小鏡的一端 連接顯微單元的目鏡，縮小鏡的另一端連接相機(jī)單元。4. 如權(quán)利要求1所述一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置，其特征在于所述圖 像處理模塊位于上位機(jī)中。圖像處理模塊指上位機(jī)對從相機(jī)單元采集到的圖像進(jìn)行去皮處 理、提高灰度值，以提高瞼板腺圖像的對比度，使瞼板腺清晰可見，并自動計算腺體長度、曲 率和缺失率。5. 如權(quán)利要求1所述一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置，其特征在于所述圖 像處理模塊包括圖像存儲模塊、圖像增強(qiáng)模塊和形態(tài)學(xué)參數(shù)計算模塊。6. 如權(quán)利要求1所述一種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型的裝置，其特征在于所述圖 像增強(qiáng)模塊利用朗伯比爾定律:其中，1,為入射光強(qiáng)度，I。為出射光強(qiáng)度，k為已知 消光比，1為生物組織的厚度，將人眼瞼板腺區(qū)域等效為上皮細(xì)胞、肌肉和瞼板腺三種生物 組織的模型。7. -種基于多光譜檢測人眼瞼板腺模型方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟一：由三種波長下的同一瞼板腺圖片，對于一個像素 P點，可列方程：其中，方程(1)對應(yīng)波長為心時的圖像，方程(2)對應(yīng)波長為12時的圖像，方程(3)對應(yīng)波 長為λ3時的圖像，kmn為第m個波長下的第η個生物組織的消光比，其中，m=l，2,3,分別對應(yīng) A1，λ2，λ3，η = 1，2，3，分別對應(yīng)上皮細(xì)胞組織、肌肉組織、瞼板腺組織，假設(shè)Iio = l2〇 = l3〇 = I。 =1，則Ii為P點上皮細(xì)胞組織相對厚度，I2為P點肌肉組織相對厚度，I3為P點瞼板腺組織相 對厚度，把三種波長下圖片像素點的灰度值分別代入出射光強(qiáng)度I lt、I2t、I3t，并且設(shè)步驟二:任選一波長下的方程，計算波長A1A2A3下的上皮細(xì)胞組織I imlI1在原圖灰度值 g中所占的比例k，其中m=l，2,3; 步驟三:計算去除上皮細(xì)胞組織后圖像每一像素的新灰度值g' =gX (1-k); 步驟四：每一像素的新灰度值g'乘上比值q; 步驟五:生成大對比度瞼板腺圖像。
【文檔編號】A61B5/00GK105996986SQ201610250677
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年4月21日
【發(fā)明人】陳延平, 鄭天宇, 張洪楨, 楊伊璠, 劉孟珂, 孫步群
【申請人】廈門大學(xué)