买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学;西安交通大学

摘要：本发明涉及一种2型糖尿病眼底图像指标的测量及与糖尿病肾病相关性的分析方法。该眼底图像指标的测量包括眼底测量指标纹理、眼底测量几何边缘和眼底血管直径测量。眼底测量指标纹理对以目标中心线像素为中心的图像补丁进行直方图和灰度共生矩阵分析。眼底测量几何边缘:分形维数采用盒计数法计算，血管弯曲度计算为所有血管段的整体曲率除以总血管长度，通过计算图像中血管内空间面积来评估非血管面积，眼底血管直径:以视盘为中心，将血管分为三个同心区，计算每个区域的动脉和小静脉平均直径。通过该测量方法获取2型糖尿病眼底图像指标，用于研究与糖尿病肾病相关性，对糖尿病肾病的诊断具有重要的意义。

主权项：1.2型糖尿病眼底图像指标与糖尿病肾病相关性的分析方法，其特征是：采用一种2型糖尿病眼底图像指标的测量的2型糖尿病眼底图像指标作为连续变量进行分析：统计方法：基线时，连续数据以平均值±标准差表示，分类数据以百分比表示；连续资料采用Mann-WhitneyU检验，分类资料χ2检验，评估两组间差异；眼底测量指标作为连续变量进行分析；在logistic回归中，使用两个模型来分析眼底测量指标与慢性肾脏病CKD的关系；首先，为了消除已知的影响视网膜血管的因素，在第一个模型中对年龄和性别进行了调整；进一步在第二个模型中纳入已知与慢性肾脏病CKD相关的协变量，包括BMI、收缩压和舒张压、糖化血红蛋白、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇和甘油三酯；p值0.05为差异有统计学意义；对于OR的估计给出了95％CI，如果它们不超过1.0，则认为具有统计学意义；分析结果：基线特征：慢性肾病组和非慢性肾病组在年龄和性别上有显著差异；没有慢性肾脏病CKD的受试者更有可能是男性、年轻、收缩压、总胆固醇、高密度脂蛋白和低密度脂蛋白水平更低；身体质量指数BMI、舒张压DBP、糖化血红蛋白HbA1c和甘油三酯无显著差异；慢性肾脏病CKD患者非血管面积较小，中心静脉管径、中间静脉管径、外周静脉管径较小，小动脉和小静脉分形维数G_aDf、G_vDf较大；两组在所有纹理测量上也显示出显著差异；该一种2型糖尿病眼底图像指标的测量，包括眼底测量指标纹理、眼底测量几何边缘和眼底血管直径测量；所述的眼底测量指标纹理：对以目标中心线像素为中心的图像补丁进行直方图和灰度共生矩阵分析；描述图像子区域内像素强度值均值和标准差的一阶统计量和二阶统计量，用于描述图像子区域内纹理的粗糙度、粗度和方向性，从灰度共生矩阵分析中提取测量参数，测量参数包括平均强度、强度标准差、对比度和均匀性；所述的眼底测量几何边缘包括：分形维数、血管弯曲度以及非血管面积，采用盒计数方法实现所述分形维数，将所有血管节段的平均综合曲率计算为所述血管弯曲度，通过计算图像中血管内空间面积评估所述非血管面积；其中，小动脉和小静脉分形维数分别记为G_aDf和G_vDf；血管弯曲度计算为所有血管段的整体曲率除以总血管长度，小动脉和小静脉弯曲度分别记为G_aTor和G_vTor；通过计算图像中血管内空间面积来评估非血管面积，记为G_Nonv；所述眼底测量血管直径以视盘为中心，将血管分为三个同心区，所述三个同心区为：中心区、中间区和外周区，其中，中心区为0.5-1.0视乳头直径，中间区为1.0-2.0视乳头直径，外周区为大于2.0视乳头直径；计算中心区、中间区和外周区每个区域的动脉和小静脉平均直径分别记为中心动脉管径C_aCtr、中间动脉管径C_aMdl、外周动脉管径C_aPeri、中心静脉管径C_vCtr、中间静脉管径C_vMdl和外周静脉管径C_vPeri；该一种2型糖尿病眼底图像指标的测量还包括测量前的血管分割：首先去除动脉血管的中心光反射和照度不均匀，然后进行显著特征提取，最后通过自动阈值的方法分离出背景和血管；包括如下步骤：1通过腐蚀算法加粗血管消除中心反射，再用同样大小的结构原件做膨胀，使血管变回原来的直径大小，以保证血管分割不会过粗或过细；2对去除中心反射后的图像做高斯模糊处理，使高频信息消失、血管不见，只保留下模糊的背景；然后，将高斯模糊图像与原图作差，即：背景调整，不均匀曝光得以矫正；3显著特征提取包括以下特征提取：强度特征提取、形态学特征提取、方向特征提取和自信息特征提取；进一步，所述的强度特征提取：a根据步骤2做高斯处理降低噪声后得到图像I'0x,y；然后，将I'0x,y下采样得到I1x,y，I1x,y图像的尺度变为原来的一半；重复高斯处理和下采样步骤，得到多个不同尺度的眼底图像；b在不同的尺度的图像上利用离散傅里叶变换提取高频的血管信息；即：先通过变换得到频域信息；然后将频域做平均滤波处理，并将滤波前后的图像相减，在去除掉低频的背景的同时，将高频的血管信息保留下来；最后，通过反变换得到血管强度增强图像；处理之后得到的灰度图像中包含负值，将大于零的点设置为零、小于零的点取绝对值处理，这样能够在尽可能的保留血管信息的前提下去除掉背景；盒计数方法：用边长为a的格子构成的网格将特定大小的血管图像划分，其中格子的边长a小于图像短边长的一半，然后统计出整张图像上血管像素所覆盖的格子数，记为A，如果改变a的大小，那么网格的密度也随之改变，从而可以得到不同的A值，边长a的值越小，网格密度越大，就更容易捕捉到血管的细节信息，当a趋近于0的时候，所述的分形维数FD的计算公式如下： 灰度共生矩阵：将原始灰度图像的灰度级为255降为16；对于图像上具有确定位置关系的两点a和b，得到它们的灰度值组合h1，h2；遍历整张图像，得到每种组合出现的频率；将两点的灰度值分别作为矩阵的行和列，频率作为对应坐标的元素值，这样就生成了的灰度共生矩阵；点a和b的位置关系由图像的大小决定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军军医大学 西安交通大学 2型糖尿病眼底图像指标的测量及与糖尿病肾病相关性的分析方法