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摘要：本发明涉及医学成像领域医学图像、计算机数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于LevelSets算法的中心凹无血管区的分割方法，利用公共的图像处理软件ImageJ，结合利用该软件提供的LevelSets算法和测量功能，根据不同OTCA机器生成原始FAZ图像的不同特点，进行曲率参数、收敛度参数、灰度参数的参数优化，以开发出分别适用于不同OTCA机器的FAZ分割方法，以自动化、高效率的方式获得FAZ分割图，并基于该FAZ分割图，可有效测量FAZ分割图的面积、周长、圆度等参数，使FAZ的定量分析更为准确和可靠，从而加深了眼科医疗研究人员对多种眼底疾病的认识。
主权项：1.一种基于LevelSets算法的中心凹无血管区的分割方法，其特征在于以下步骤：用OCTA机器获取黄斑中心凹的原始FAZ图像，并通过图像处理，将所述原始FAZ图像转换成8-bit灰度图的形式，获得8-bit灰度FAZ图像；选用ImageJ软件的LevelSets算法中的ActiveContoursmethod，并依据不同OCTA机器产生的8-bit灰度FAZ图像的不同特点，对应对曲率参数、收敛度参数、灰度参数进行参数优化设定，形成LevelSets优化算法；将所述的8-bit灰度FAZ图像导入ImageJ软件，并在8-bit灰度FAZ图像的中心凹无血管区内定位一个初始取样圈，以LevelSets优化算法运行，初始取样圈根据曲率参数设定值调整轮廓迭代演化的曲率权重，形成不断向外周进行迭代演化的拟合取样圈；在拟合取样圈迭代演化过程中，若拟合取样圈轮廓所对应的LevelSets算法函数，在相邻两次迭代结果的收敛度变化值小于收敛度参数设定值时，或当前的灰度值与下一演化的灰度值的差值大于灰度参数设定值时，则拟合取样圈停止向外周进行演化，并取最后的拟合取样圈的轮廓作为FAZ取样圈，沿FAZ取样圈进行图像分割，获得FAZ分割图。
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百度查询： 汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心 一种基于Level Sets算法的中心凹无血管区的分割方法、测量方法
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