CN108670192B - 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 - Google Patents
一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108670192B CN108670192B CN201810363180.8A CN201810363180A CN108670192B CN 108670192 B CN108670192 B CN 108670192B CN 201810363180 A CN201810363180 A CN 201810363180A CN 108670192 B CN108670192 B CN 108670192B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- multispectral
- fundus
- imaging
- light
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 105
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 title claims abstract description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 title abstract description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 91
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 210000004220 fundus oculi Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 58
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 58
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 58
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 54
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 54
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 39
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 36
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 33
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims description 33
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 26
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 claims description 20
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 claims description 20
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 19
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 10
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 claims description 7
- 230000004087 circulation Effects 0.000 claims description 6
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 3
- 239000011324 bead Substances 0.000 claims description 2
- 238000010030 laminating Methods 0.000 claims description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 21
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 20
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 17
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 abstract description 2
- 208000033748 Device issues Diseases 0.000 abstract 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 abstract 1
- 230000011514 reflex Effects 0.000 abstract 1
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 description 13
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 description 10
- 241000283973 Oryctolagus cuniculus Species 0.000 description 7
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 4
- INGWEZCOABYORO-UHFFFAOYSA-N 2-(furan-2-yl)-7-methyl-1h-1,8-naphthyridin-4-one Chemical compound N=1C2=NC(C)=CC=C2C(O)=CC=1C1=CC=CO1 INGWEZCOABYORO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 108010064719 Oxyhemoglobins Proteins 0.000 description 3
- 208000024248 Vascular System injury Diseases 0.000 description 3
- 208000012339 Vascular injury Diseases 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 108010002255 deoxyhemoglobin Proteins 0.000 description 3
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 3
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 3
- 210000001328 optic nerve Anatomy 0.000 description 3
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 3
- 206010012689 Diabetic retinopathy Diseases 0.000 description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000002491 angiogenic effect Effects 0.000 description 2
- 210000005252 bulbus oculi Anatomy 0.000 description 2
- 210000003161 choroid Anatomy 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 208000030533 eye disease Diseases 0.000 description 2
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 2
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 210000004088 microvessel Anatomy 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 2
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 2
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 description 2
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 2
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 2
- 230000003836 peripheral circulation Effects 0.000 description 2
- 230000000649 photocoagulation Effects 0.000 description 2
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 210000001210 retinal vessel Anatomy 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 1
- 208000002177 Cataract Diseases 0.000 description 1
- 208000012661 Dyskinesia Diseases 0.000 description 1
- 208000001351 Epiretinal Membrane Diseases 0.000 description 1
- 208000010412 Glaucoma Diseases 0.000 description 1
- 208000032843 Hemorrhage Diseases 0.000 description 1
- 208000031226 Hyperlipidaemia Diseases 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 208000031471 Macular fibrosis Diseases 0.000 description 1
- 206010029113 Neovascularisation Diseases 0.000 description 1
- 201000010183 Papilledema Diseases 0.000 description 1
- 208000002367 Retinal Perforations Diseases 0.000 description 1
- 208000017442 Retinal disease Diseases 0.000 description 1
- 206010038886 Retinal oedema Diseases 0.000 description 1
- 208000007014 Retinitis pigmentosa Diseases 0.000 description 1
- 206010038923 Retinopathy Diseases 0.000 description 1
- 208000013521 Visual disease Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 239000002870 angiogenesis inducing agent Substances 0.000 description 1
- 238000010171 animal model Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000019522 cellular metabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 210000004087 cornea Anatomy 0.000 description 1
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 1
- 208000031513 cyst Diseases 0.000 description 1
- 230000007850 degeneration Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 210000002189 macula lutea Anatomy 0.000 description 1
- 208000002780 macular degeneration Diseases 0.000 description 1
- 208000029233 macular holes Diseases 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 201000001441 melanoma Diseases 0.000 description 1
- 206010062198 microangiopathy Diseases 0.000 description 1
- 210000003733 optic disk Anatomy 0.000 description 1
- 230000008557 oxygen metabolism Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 238000011555 rabbit model Methods 0.000 description 1
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 201000011195 retinal edema Diseases 0.000 description 1
- 230000004256 retinal image Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
- 230000004382 visual function Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
- A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
- A61B5/14555—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases specially adapted for the eye fundus
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/12—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for looking at the eye fundus, e.g. ophthalmoscopes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/0008—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes provided with illuminating means
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/0016—Operational features thereof
- A61B3/0025—Operational features thereof characterised by electronic signal processing, e.g. eye models
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/0016—Operational features thereof
- A61B3/0041—Operational features thereof characterised by display arrangements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/02—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
- A61B3/024—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for determining the visual field, e.g. perimeter types
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/02—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
- A61B3/028—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing visual acuity; for determination of refraction, e.g. phoropters
- A61B3/032—Devices for presenting test symbols or characters, e.g. test chart projectors
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/14—Arrangements specially adapted for eye photography
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Pathology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Abstract
本发明公开了一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法，该成像系统包括多光谱光源、中通镜，以及成像聚焦透镜组、图像采集装置和控制器；多光谱光源为能够发出多个不同波长的光源；中通镜为反射镜及在反射镜上设置有贯穿反射镜的中心小孔；还包括光学刺激装置；控制器控制光学刺激装置和图像采集装置同步工作，光学刺激装置发出的图案，依次经像聚焦透镜组、中通镜的中心小孔透射到眼底；从眼底反射回的成像光依次经中通镜的中心小孔和成像聚焦透镜组；由图像采集装置采集图像，完成多光谱眼底图像采集。本发明通过结合动态视觉刺激，将静态的多光谱眼底静态成像拓展到动态功能成像领域，并结合图像处理与机器学习致力于提高眼底疾病诊断方法的普适性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及眼底成像技术，具体涉及一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法。
背景技术
眼底是指眼球内后部的组织，包括视网膜、眼底血管、视神经乳头、视神经纤维、黄斑和视网膜后的脉络膜等。在这些部位发生的病变统称为眼底病。视网膜是一层结构高度复杂的薄膜，其上分布着大量的微血管网络，是人体中唯一可以非创伤直接观察到的较深层的微血管网络。对人眼视网膜上的血管脉络进行观测，可以为医生进行许多眼部疾病，乃至全身疾病的诊断提供重要依据。例如高血压、高血脂、肾病、糖尿病、冠心病等疾病，其发病初期生理状态的改变均会在眼底上有所体现。
当疾病的发生发展引起眼底状态改变时，对眼底进行检查，是及时发现、控制病情的有效途径。目前临床上有效的眼底检查设备主要有检眼镜、裂隙灯显微镜、眼底相机、扫描激光检眼镜、光学相干层析成像等。因具有较好的技术发展成熟度、实用度、操作简便、生产成本较低，眼底相机是目前应用最为广泛的眼底检查设备。多光谱眼底成像是利用多个单色光源分别投射入眼底，采集因眼底不同类型和深度的组织光学性质的差异而反射的信号。相对于传统的眼底成像方式，多光谱眼底成像具有宽光谱范围(500～850nm)，可以对视网膜进行逐层、正面成像，实现了对视网膜、脉络膜的非侵入式直接成像。该方式无需扩瞳，无创直观，可提高对眼底生理状态的判断准确性。申请号2016105364997，名称为一种多光谱眼底成像系统，公开了光束生成模块、分光器件、成像模块和输出模块，光束生成模块生成光束经过分光器件反射到人眼底，光束再由眼底组织结构反射透过分光器件后到达成像模块形成中间像，最终由输出模块进一步处理成像输出，输出模块采用多波段分光或双显示分光或双显示多波段分光。但该成像系统并没有不同颜色、强度和不同图案的变化，不利于眼底的测试。
关于眼底生理状态的检测指标，以血氧饱和度为例，无创眼底血氧饱和度的测量的一个基本前提是含氧血红蛋白和去氧血红蛋白具有不同的光学吸收系数。因此至少要用两种不同波长的光进行测量，例如选取两个波长，其中一个让含氧血红蛋白和去氧血红蛋白在该波长光下具有相同的吸收系数，另一个其吸收系数不同。一种选择是570nm和600nm,对于570nm波长的光，由于在该波长下含氧血红蛋白和去氧血红蛋白的吸收系数相等，为对血氧饱和度不敏感的光；对于600nm波长的光，其含氧血红蛋白和去氧血红蛋白的吸收系数相差较大，为对血氧饱和度敏感的光。选取这两个波长光下的视网膜眼底图像可以进行视网膜血氧饱和度的计算。
传统的多光谱眼底成像主要关注静态结构成像，然而对于眼底疾病的早期筛查与诊断，患者眼底通常尚未能观察到显著的生理结构变化，静态结构成像难以适用。针对该问题，本发明创造性地提出利用多种光学刺激方式、通过监测眼底由于血氧饱和度等其他机制导致光学性质变化实现动态眼底功能成像。除了循环系统以外，由于眼底视神经系统的活动依赖细胞代谢功能的支持，当视神经被激活时，它的响应在血氧饱和度指标上也将部分体现，从而使血氧饱和度成为研究疾病早期眼底神经和循环系统的功能性变化指标，为眼底疾病的早期诊断提供一种革命性新技术。
发明内容
本发明提供一种包含多种光学刺激方式的动态眼底成像系统及其方法，旨在通过不同模式光学刺激前后的眼底生理状态捕捉，检测眼底循环及神经系统对外界光刺激的响应，从而完整实现动态的多光谱眼底功能成像。
本发明的一个目的在于提出一种结合动态视觉刺激的多光谱眼底功能成像系统。
本发明的结合动态视觉刺激的多光谱眼底功能成像系统，该成像系统包括多光谱光源、中通镜，以及成像聚焦透镜组、图像采集装置和控制器；所述多光谱光源为能够发出多个不同波长的光源；所述中通镜为反射镜及在所述反射镜上设置有贯穿所述反射镜的中心小孔；
控制器控制多光谱光源和图像采集装置同步工作，多光谱光源发出的单色激发光经中通镜的中心小孔周围反射进入眼底；从眼底反射回的成像光依次经中通镜的中心小孔和成像聚焦透镜组；由图像采集装置采集图像，完成一次多光谱眼底图像采集；
多光谱光源改变激发光的波长，图像采集装置同步相应拍摄不同波长的多光谱眼底图像，直至完成所有波长的拍摄，形成多光谱静态图像；
还包括光学刺激装置；
控制器控制光学刺激装置和图像采集装置同步工作，光学刺激装置发出的图案，依次经成像聚焦透镜组、中通镜的中心小孔透射到眼底；从眼底反射回的成像光依次经中通镜的中心小孔和成像聚焦透镜组；由图像采集装置采集图像，完成多光谱眼底图像采集。本发明通过结合动态视觉刺激，将静态的多光谱眼底静态成像拓展到动态功能成像领域，并结合图像处理与机器学习致力于提高眼底疾病诊断方法的普适性和准确性。
在本发明的一种优选实施方式中，还包括在多光谱光源与中通镜光路上设置有第一聚焦透镜；有利于将多光谱光源发出的光源聚焦，防止光源分散。
或在多光谱光源与中通镜光路上设置有第一聚焦透镜，在第一聚焦透镜与中通镜光路上设置有光路调整装置；光路调整装置有利于调整光路的方向，摆放更加方便。
或/和在眼底与中通镜光路上设置有第二聚焦透镜；有利于将经过第二聚焦透镜的光源聚焦，防止光源分散。
或/和在光学刺激装置与成像聚焦透镜组光路上设置有二向色镜。二向色镜有利于一定波长的光几乎完全透过，另一些波长的光几乎完全反射。根据实际情况进行选择反射光还是透射光。
在本发明的一种优选实施方式中，多光谱光源采用多个不同波长的发光二极管；根据眼底组织不同物质对各个单色光的吸收和反射特性不同，在图像上呈现眼底不同层次的、反射重点各异的形态特征，帮助医生更准确地进行相关眼科病变的早期筛查和诊断。基于此，不同波长的发光二极管的波长采用500nm、530nm、570nm、600nm、630nm和850nm。不同波长对应不同的眼底层次：蓝绿光(500nm)显示浅层视网膜结构，用于观察视网膜前膜、视网膜神经层、视网膜皱折、囊肿及黄斑裂孔等；绿光(530nm)、黄光(570nm)、琥珀光(600nm)用于显示中层视网膜结构，可用于观察出血、渗出及玻璃膜疣、新生血管等病变，例如糖尿病视网膜病变；红光(630nm)、近红外光(850nm)显示深层视网膜的结构，用于观察伴有视网膜色素紊乱、RPE层变性、黄斑变性、脉络膜黑色素瘤等病变。
或/和所述多光谱光源包括多合一环状光纤束，多合一环状光纤束包括多根光纤分支、合束端和环状出光口；多根光纤分支的末端为合束端，在合束端设置环状出光口。在多合一环状光纤束的合束端设置环状出光口，传出的光斑呈环形，有利于减少光线在角膜上的反射。本发明通过使用多光谱光源配合多合一环状光纤，简化了眼底相机的结构，避免了传统的多光谱眼底相机转轮式机械设计，使光源之间的切换更加快速稳定，使每组图像的采集时间短于人眼的反应时间，降低了组图间图像配准的难度，提高了多光谱图像结果的可靠性，也提高了整个多光谱眼底功能成像的准确性。
在本发明的一种优选实施方式中，多合一环状光纤束中每一个光纤分支的光纤丝都均匀分布在整个光纤丝环中。当不同波长的LED点亮时，从环状出光口传出的环形光的位置基本固定，从而实现在同一套光路下不同波长光源之间的快速无位移切换。
在本发明的一种优选实施方式中，光纤分支的数目大于或者等于所需的发光二极管的数目，对于发光光强较弱的LED或需要通过滤光改善单色性的LED，可通过增加同种光纤分支的数目实现LED光强的增加，提高照明质量。每一光纤分支包括100～9999根光纤丝，每条光纤分支的直径足以覆盖单灯珠的LED的发光表面，并采用贴合式耦合方式。采用贴合式耦合方式能够达到较好的耦合效率。
本发明在用光纤式多光谱光源替代原先白光光源的同时，用于监视使用的红外光也可以通过一路光纤分支导入整个系统，因此传统眼底相机结构中用于红外监视的光路部分亦可省去，大大简化了眼底相机模块结构。
在本发明的一种优选实施方式中，所述图像采集装置为拍照装置或摄影装置；
或/和所述光路调整装置包括聚焦透镜组和反射镜。
或/和所述光学刺激装置为高亮度的工业显示屏或微型投影仪；通过计算机控制，将不同模式的图案通过显示屏或微型投影仪投射到眼底，其中包括不同颜色、强度和不同图案等多种模式。
或/和控制器为计算机。
在本发明的一种优选实施方式中，所述拍照装置为ccd或CMOS相机。为了在光照后瞳孔出现明显收缩之前拍完整组多光谱图像，每一帧图像的曝光时间控制在数十毫秒量级，对相机的敏感度要求大大增加，本发明相机采用科研级CMOS相机，能够满足短时曝光的敏感度需求。此外，在极短的曝光条件下，人眼近似维持在静止状态，拍摄得到的多光谱图像各帧结果之间无明显位移偏差，大大降低了图像配准需求。
本发明的另一个目的在于提供一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统的成像方法，该成像方法，包括以下步骤：
1)施加光学刺激前得到多光谱图像：
a)监视模式：
启动后相机首先工作在红外光监视模式，调整系统与被试者的眼底相对位置，并调节对焦，找到被试者眼底感兴趣的区域；
b)外部触发模式：
找到被试者眼底感兴趣的区域后，相机工作在外部或内部触发模式，计算机控制多光谱光源和相机同步，多光谱光源发出的单色激发光经多合一环状光纤束，从环状出光口输出，形成环形光；环形光经第一聚焦透镜和光路调整装置聚焦并改变光路；在中通镜的中心小孔的周围反射；经第二聚焦透镜聚焦后进入眼底；从眼底反射回的成像光再经聚焦透镜聚焦到中通镜的中心小孔，并穿过中心小孔；经过成像聚焦透镜组，进入相机，计算机控制相机与多光谱光源进行静态成像，完成一次多光谱眼底图像采集；
c)多光谱光源改变激发光的波长，计算机控制多光谱光源和相机同步，相机同步相应拍摄对应波长的多光谱眼底图像，重复步骤a)和b)，直至完成所有波长的拍摄；
d)传输至计算机形成一组多光谱图像；
2)施加光学刺激：
a)调整二向色镜进入光路；计算机控制光学刺激装置发出图案，经二向色镜的反射，依次经过成像聚焦透镜组、中通镜的中心小孔以及第二聚焦透镜，透射到眼底；图案中的明暗对比对应于对眼底组织的光学刺激强弱，调控动态刺激眼底组织；
b)光学刺激结束后，关闭光学刺激装置，将二向色镜移出光路；
3)施加光刺激后采集时间序列下的多组多光谱图像：
相机对光学刺激后的眼底，按照步骤1)中的方法，在不同时间点上多次进行多光谱图像的采集，并传输至计算机；
计算血氧饱和度值：
4)光学刺激施加前后不同时间点的多次静态成像构成功能成像，计算机根据光学刺激的施加前后的不同时间点上多次的多光谱图像，计算血氧饱和度值，以及动态的血氧饱和度值监测，评估眼底循环及神经系统对光学刺激的动态响应和恢复。
在步骤4)中，计算血氧饱和度值，以及动态的血氧饱和度值监测，包括以下步骤：
A、计算机将同一时刻不同波长下的多光谱图像中的眼底图像进行预处理，包括图像不均匀度矫正、光照强度矫正和图像去噪等操作；
B、将一个波长下的多张眼底图像进行专家手动分割，对于得到的每一张眼底图像的手动分割图像，将眼底图像与其对应的手动分割图像为一组样本，样本的数量大于100，其中一部分作为训练样本，另一部分作为验证样本，验证样本的数量大于20；
C、建立深度全卷积网络，作为深度学习算法分割计算的模型；
D、将训练样本的眼底图像作为深度全卷积网络的输入，对应的手动分割图像作为深度全卷积网络的输出，完成超参数优化，训练深度全卷积网络；
E、用验证样本的眼底图像作为深度全卷积网络的输入，对应的手动分割图像作为深度全卷积网络的输出，验证深度全卷积网络，选择分割正确率最高的深度全卷积网络对多光谱图像中的不同波段眼底图像进行血管分割；
F、对分割后的图像进行二值化和中心线提取，对于中心线的每个点R(i,j)进行遍历，(i,j)代表图像中的横纵位置，R代表该点的灰度值，搜寻其八联通邻域的点完成对整条血管的遍历搜索；
G、出射光强I为血管内像素段内的灰度最小值，入射光强I0为血管外像素段的灰度平均值，通过下式计算每段血管的光密度值：
其中，I为入射光穿过溶液后的强度，I0为原入射光的强度，ε为溶液的吸收系数，C为溶液的浓度，d为光线穿过溶液的距离，εHbo2为氧和血红蛋白溶液吸收系数，εHb为血红蛋白的溶液吸收系数，CHbo2为氧和血红蛋白的溶液浓度；CHb为血红蛋白的溶液浓度；
H、通过下式计算血氧饱和度SO2：
SO2＝a·ODR+b
其中，为吸收系数不相等的光密度和等吸收系数的光密度的比率ODR，a和b为常数；
I、通过控制图像采集频率，勾勒图像感兴趣区域，进行动态的血氧饱和度值监测。
附图说明
图1为本发明的动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统的一个实施例的光路示意图。
图2为本发明的动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统的多合一环状光纤束的示意图。
图3为本发明的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法的对一张眼底视网膜图像进行血管分割的结果示意图。
图4为本发明的结合动态视觉刺激的多光谱眼底功能成像方法的血氧饱和度计算与监测流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
下面结合附图，通过具体实施例，进一步阐述本发明。
如图1所示，本实施例的动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统，包括多光谱光源3、多合一环状光纤束、第一聚焦透镜11、光路调整装置4、中通镜5、第二聚焦透镜10、成像聚焦透镜组9、图像采集装置8、光学刺激装置6、二向色镜7和控制器。在本实施方式中，多光谱光源为能够发出多个不同波长的光源，即同一时刻发出同一波长的光源，也可以是同一时刻发出不同波长的光源；中通镜为反射镜及在反射镜上设置有贯穿反射镜的中心小孔；光路调整装置包括聚焦透镜组(即包括多个聚焦透镜)和反射镜，根据实际情况进行设置光路；光学刺激装置为高亮度的工业显示屏或微型投影仪；控制器为计算机。
在静态成像下：多光谱光源发出的单色激发光(单色激光)经多合一环状光纤束，从环状出光口输出，形成环形光；环形光经第一聚焦透镜11和光路调整装置4聚焦并改变光路；在中通镜5的中心小孔周围反射；经第二聚焦透镜聚焦后进入眼底0；从眼底0反射回的成像光再经第二聚焦透镜10聚焦到中通镜5的中心小孔，并穿过中心小孔；经过成像聚焦透镜组9，进入图像采集装置。
在功能成像下：调整二向色镜7进入光路；控制器控制光学刺激装置6发出图案，经二向色镜7的反射或透射，依次经过成像聚焦透镜组9、中通镜5的中心小孔以及第二聚焦透镜10，透射到眼底0；图案中的明暗对比对应于对眼底组织的光学刺激强弱，调控动态刺激眼底组织；图像采集装置8对光学刺激后的眼底，在不同时间点上多次进行多光谱图像的采集；多光谱图像传输至控制器。
如图2所示，多合一环状光纤束包括多根光纤分支1、合束端2环状出光口3；光纤分支1末端为合束端2，在合束端2上设置环状出光口3。
实施例一
本实施例应用于对糖尿病患者进行静态与动态结合的多光谱眼底功能成像，以评估糖尿病进程对眼底循环与神经生理状态的影响。
70％的糖尿病患者出现全身小血管和微血管病变，影响全身组织的供养，进而导致一系列严重的并发症。糖尿病也可以引起一系列眼部疾病，包括白内障、青光眼、眼球运动障碍等，其中最为严重的就是糖尿病视网膜病变，它是严重影响视力的一种疾病，已经成为四大主要致盲疾病之一。据有关资料统计，糖尿病患病时间越长，患者出现视网膜病变的比率越大。早期患者没有任何感觉，却是预防的最佳时机，在病变早期发现异常能够大大提高该病的诊断率，避免发现时为时已晚。
血糖指标与血氧饱和度指标是本实施例的两大监测重点。本实施例选用处于不同疾病阶段的糖尿病患者分别与相同年龄的健康人群作为对照，测量所有糖尿病患者的血糖指标并依据不同疾病阶段进行分组。对同一组中相同年龄的患者与健康人群，测量其静息状态下的多光谱眼底成像结果，并通过图像处理模块计算得出静息时眼底血氧饱和度；在施加相同的光学刺激后，再次选取若干时间点，获得对应的多光谱眼底成像结果图，并计算得出其在接受光学刺激后眼底血氧饱和度的动态变化趋势。
对同一位患者，光学刺激所采用的明暗图案形成了对眼底视网膜不同光照强度的光学刺激，可在眼底的不同区域间进行血氧饱和度变化趋势分析，寻找不同强度光刺激对血氧饱和度动态变化的影响规律；对同一组中的患者与健康人群，可在整个眼底对比寻找由病变导致的眼底视网膜组织对光刺激响应的改变。
图像处理具有两个功能：第一是根据多光谱眼底相机系统的570nm和600nm波长进行眼底视网膜血氧饱和度计算，可以获得某一时刻的血氧饱和度值；第二是可以选择成像感兴趣区域，局部血管区域或整个血管区域进行动态的光刺激血氧饱和度的监测，用来进行不同视觉疾病检测和血管系统、神经系统血氧代谢能力的研究。
根据郎伯比尔定律，光穿过溶液后的光强与原光强有如下的关系：
I＝I0·10-ε·c·d (1.1)
其中I为入射光穿过溶液后的强度，I0为原入射光的强度，ε为溶液的吸收系数，C为溶液的浓度，d为光线穿过溶液的距离。
在波长为λ的光线下的光密度函数定义如下：
对于血液，在波长为λ的光线下其光密度函数为：
其中，εHbo2为氧和血红蛋白溶液吸收系数，εHb为血红蛋白的溶液吸收系数，CHbo2为氧和血红蛋白的溶液浓度；CHb为血红蛋白的溶液浓度；
因此吸收系数不相等的光密度OD不等吸收和等吸收系数的光密度OD不等吸收的比率ODR为：
光密度函数是吸收系数、溶液浓度和光通过溶液样品路程距离的函数。对于吸收系数不相等的光密度函数而言，其值依赖于距离，总的血红蛋白浓度和血氧饱和度；而吸收系数相等的光密度函数的数值仅仅与距离还有总的血红蛋白的浓度有关，因此其比值ODR与血氧饱和度成线性关系，即
SO2＝a·ODR+b (1.5)
其中a和b为常数，通过对其标定可以计算出每段血氧饱和度的值。对于眼底成像的血氧饱和度检测而言，直接测量透射光的强度比较困难，因此采用反射光的强度来代替透射光的强度。上述公式的I0和I都是基于眼底反射光强来估算的，I0是视网膜血管附近的背景反射回来的光强，没有透过血管与之发生相互作用；而I则是经过血管反射回来的，衰减后的光强。在得到眼底图像后，入射光强和透射光强可以分别用血管附近区域的像素点数值和血管的像素点数值大小来表示。这样通过选取靠近血管附近的背景像素点数值，I0和I的大小就受到相同的因素作用，仅仅存在血管内的反射和背景区域反射的不同。出射光强I为血管内像素段内的灰度最小值，入射光强I0为血管外像素段的灰度平均值。
图像处理分析系统通过对100张的570nm的眼底图像进行专家手动分割标注，得到如图3所示。用大于20张570nm图像及分割结果作为验证，选择分割正确率最高的深度全卷积网络模型对多光谱图像中的不同波段眼底图像进行血管分割。通过设计10层以上的全卷积网络结构可以实现较高精度的血管分割，实验证明基于监督学习的深度学习分割方法分割正确率优于传统形态学处理，模板匹配，多尺度滤波和无监督分割算法，为精确进行血氧饱和度计算提供必要条件。
波长570nm是为等吸收系数，波长为600nm是为不等吸收。如图4所示，当每一时刻的570nm和600nm的图像采集到计算机处理系统时，系统会对图像进行预处理，包括图像不均匀度矫正，光照强度矫正，图像去噪等操作。利用深度全卷积网络训练好的模型对570nm图像进行血管分割，得到精准的血管分割结果，对分割后的图像进行二值化和中心线提取，对于中心线的每个点R(i,j)进行遍历，搜寻其八联通邻域的点完成对整条血管的遍历搜索，出射光强I为血管内像素段内的灰度最小值，入射光强I0为血管外像素段的灰度平均值，通过公式(1.3)计算每段血管的光密度值，通过公式(1.4)，(1.5)完成血氧饱和度计算。通过控制图像采集频率，勾勒图像感兴趣区域，可以进行动态的血氧饱和度值监测。
由于本发明检测手段无损无创，可进一步采用不同模式的光学刺激，例如不同的光学明暗图案、不同的刺激时间、亮度及波长等，充分探索眼底循环及神经系统对光刺激的动态响应过程，寻找可有助于疾病早期诊断的特征改变。
实施例二
本实施例应用于对血管损伤状态下的实验动物进行静态与动态结合的多光谱眼底功能成像，以评估眼底血管损伤对周围循环与神经生理状态的影响。
激光被广泛应用于眼底疾病的治疗中，通过眼底激光光凝可以封闭渗漏点，减少视网膜水肿；光凝也可以破坏毛细血管闭塞区以减少新生血管因子形成，促使已有的新生血管退缩，预防以后再生的新生血管，保存有用的视功能。此外，少数情况下当激光使用不当时会对眼底造成不可逆的永久损伤。本实施例试图通过动态功能成像评估眼底血管损伤对周围循环与神经生理状态的影响。仍采用血氧饱和度作为主要检测指标，并配合光学相干层析成像、荧光造影等手段评估血管损伤状态，探究两者之间的关系，为眼底疾病的治疗及预后评估开拓新的方法。
本实施例选用有不同程度眼底血管损伤的兔子模型分别与相同体重的健康兔作为对照，评估所有眼底血管损伤兔的损伤状态并依据不同疾病状态进行分组。对同一组中相同体重的损伤兔与健康兔，测量其静息状态下的多光谱眼底成像结果，并通过图像处理模块计算得出静息时眼底血氧饱和度；在施加相同的光学刺激后，再次选取若干时间点，获得对应的多光谱眼底成像结果图，并计算得出其在接受光学刺激后眼底血氧饱和度的动态变化趋势。
对同一只兔子，光学刺激所采用的明暗图案形成了对眼底视网膜不同光照强度的光学刺激，可在眼底的不同区域间进行血氧饱和度变化趋势分析，寻找不同强度光刺激对血氧饱和度动态变化的影响规律；对同一组中的损伤兔与健康兔，可在整个眼底对比寻找由损伤导致的眼底视网膜组织对光刺激响应的改变。
本发明还提供了一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统的成像方法，如图4所示，该成像方法包括以下步骤：
1)施加光学刺激前得到多光谱图像：
a)监视模式：
启动后相机首先工作在红外光监视模式，调整系统与被试者的眼底相对位置，并调节对焦，找到被试者眼底感兴趣的区域；
b)外部触发模式：
找到被试者眼底感兴趣的区域后，相机工作在外部或内部触发模式，计算机控制多光谱光源和相机同步，多光谱光源发出的单色激发光经多合一环状光纤束，从环状出光口输出，形成环形光；环形光经第一聚焦透镜和光路调整装置聚焦并改变光路；在中通镜的中心小孔的周围反射；经第二聚焦透镜聚焦后进入眼底；从眼底反射回的成像光再经聚焦透镜聚焦到中通镜的中心小孔，并穿过中心小孔；经过成像聚焦透镜组，进入相机，计算机控制相机与多光谱光源进行静态成像，完成一次多光谱眼底图像采集；
c)多光谱光源改变激发光的波长，计算机控制多光谱光源和相机同步，相机同步相应拍摄对应波长的多光谱眼底图像，重复步骤a)和b)，直至完成所有波长的拍摄；
d)传输至计算机形成一组多光谱图像；
2)施加光学刺激：
a)调整二向色镜进入光路；计算机控制光学刺激装置发出图案，经二向色镜的反射，依次经过成像聚焦透镜组、中通镜的中心小孔以及第二聚焦透镜，透射到眼底；图案中的明暗对比对应于对眼底组织的光学刺激强弱，调控动态刺激眼底组织；
b)光学刺激结束后，关闭光学刺激装置，将二向色镜移出光路；
3)施加光刺激后采集时间序列下的多组多光谱图像：
相机对光学刺激后的眼底，按照步骤1)中的方法，在不同时间点上多次进行多光谱图像的采集，并传输至计算机；
计算血氧饱和度值：
4)光学刺激施加前后不同时间点的多次静态成像构成功能成像，计算机根据光学刺激的施加前后的不同时间点上多次的多光谱图像，计算血氧饱和度值，以及动态的血氧饱和度值监测，评估眼底循环及神经系统对光学刺激的动态响应和恢复。在本实施方式中，计算血氧饱和度值，以及动态的血氧饱和度值监测，包括以下步骤：
A、计算机将同一时刻不同波长下的多光谱图像中的眼底图像进行预处理，包括图像不均匀度矫正、光照强度矫正和图像去噪操作；具体地，通过计算机程序对图像的适当拉伸变换，对可能出现的图像边缘处的不均匀形变进行非线性矫正补偿，保证眼底成像结果均匀、真实。如果出现了光照强度不够均匀的情况，在计算机软件中可以通过不同区域的中心亮度的差异自动检测，发现某一个局部区域出现过亮或过暗。接着通过亮度补偿的方法，调整该区域内显示像素的灰度值，在显示结果中对光照强度进行均匀矫正。如果有噪点，在软件中可以通过中值滤波或空间低通滤波等去除图像噪声干扰。
B、将一个波长下的多张眼底图像进行专家手动分割，其专家手动分割具体过程为在专业的眼科软件中，眼科专家根据观察到的视网膜的各级动静脉血管及毛细血管，用鼠标勾画出血管轮廓的二值图。对于得到的每一张眼底图像的手动分割图像，将眼底图像与其对应的手动分割图像为一组样本，样本的数量大于100，其中一部分作为训练样本，另一部分作为验证样本，验证样本的数量大于20；
C、建立深度全卷积网络，作为深度学习算法分割计算的模型，该模型由10层卷积网络构成，其中下采样层5层，上采样层5层。模型的使用过程如下文D、E步骤；
D、将训练样本的眼底图像作为深度全卷积网络的输入，对应的手动分割图像作为深度全卷积网络的输出，完成超参数优化，训练深度全卷积网络；
E、用验证样本的眼底图像作为深度全卷积网络的输入，对应的手动分割图像作为深度全卷积网络的输出，验证深度全卷积网络，选择分割正确率最高的深度全卷积网络对多光谱图像中的不同波段眼底图像进行血管分割；
F、对分割后的图像进行二值化和中心线提取，对于中心线的每个点R(i,j)进行遍历，(i,j)代表图像中的横纵位置，R代表该点的灰度值，搜寻其八联通(即上、下、左、右、左上、右上、左下、右下共八个正向相邻和斜向相邻的位置)邻域的点，完成对整条血管的遍历搜索；
G、出射光强I为血管内像素段内的灰度最小值，入射光强I0为血管外像素段的灰度平均值，通过下式计算每段血管的光密度值：
其中，I为入射光穿过溶液后的强度，I0为原入射光的强度，ε为溶液的吸收系数，C为溶液的浓度，d为光线穿过溶液的距离，εHbo2为氧和血红蛋白溶液吸收系数，εHb为血红蛋白的溶液吸收系数，CHbo2为氧和血红蛋白的溶液浓度；CHb为血红蛋白的溶液浓度；
H、通过下式计算血氧饱和度SO2：
SO2＝a·ODR+b
其中，为吸收系数不相等的光密度和等吸收系数的光密度的比率ODR，a和b为常数；
I、通过控制图像采集频率，勾勒图像感兴趣区域，进行动态的血氧饱和度值监测。
最后需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (16)
1.一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)施加光学刺激前得到多光谱图像：
a)监视模式：
启动后相机首先工作在红外光监视模式，调整系统与被试者的眼底相对位置，并调节对焦，找到被试者眼底感兴趣的区域；
b)外部触发模式：
找到被试者眼底感兴趣的区域后，相机工作在外部或内部触发模式，计算机控制多光谱光源和相机同步，多光谱光源发出的单色激发光经多合一环状光纤束，从环状出光口输出，形成环形光；环形光经第一聚焦透镜和光路调整装置聚焦并改变光路；在中通镜的中心小孔的周围反射；经第二聚焦透镜聚焦后进入眼底；从眼底反射回的成像光再经第二 聚焦透镜聚焦到中通镜的中心小孔，并穿过中心小孔；经过成像聚焦透镜组，进入相机，计算机控制相机与多光谱光源进行静态成像，完成一次多光谱眼底图像采集；
c)多光谱光源改变激发光的波长，计算机控制多光谱光源和相机同步，相机同步相应拍摄对应波长的多光谱眼底图像，重复步骤a)和b)，直至完成所有波长的拍摄；
d)传输至计算机形成一组多光谱图像；
2)施加光学刺激：
a)调整二向色镜进入光路；计算机控制光学刺激装置发出图案，经二向色镜的反射，依次经过成像聚焦透镜组、中通镜的中心小孔以及第二聚焦透镜，透射到眼底；图案中的明暗对比对应于对眼底组织的光学刺激强弱，调控动态刺激眼底组织；
b)光学刺激结束后，关闭光学刺激装置，将二向色镜移出光路；
3)施加光学 刺激后采集时间序列下的多组多光谱图像：
相机对光学刺激后的眼底，按照步骤1)中的方法，在不同时间点上多次进行多光谱图像的采集，并传输至计算机；
计算血氧饱和度值：
4)光学刺激施加前后不同时间点的多次静态成像构成功能成像，计算机根据光学刺激的施加前后的不同时间点上多次的多光谱图像，计算血氧饱和度值，以及动态的血氧饱和度值监测，评估眼底循环及神经系统对光学刺激的动态响应和恢复。
2.根据权利要求1所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，在步骤4)中，计算血氧饱和度值，以及动态的血氧饱和度值监测，包括以下步骤：
A、计算机将同一时刻不同波长下的多光谱图像中的眼底图像进行预处理，包括图像不均匀度矫正、光照强度矫正和图像去噪操作；
B、将一个波长下的多张眼底图像进行专家手动分割，对于得到的每一张眼底图像的手动分割图像，将眼底图像与其对应的手动分割图像为一组样本，样本的数量大于100，其中一部分作为训练样本，另一部分作为验证样本，验证样本的数量大于20；
C、建立深度全卷积网络，作为深度学习算法分割计算的模型，
D、将训练样本的眼底图像作为深度全卷积网络的输入，对应的手动分割图像作为深度全卷积网络的输出，完成超参数优化，训练深度全卷积网络；
E、用验证样本的眼底图像作为深度全卷积网络的输入，对应的手动分割图像作为深度全卷积网络的输出，验证深度全卷积网络，选择分割正确率最高的深度全卷积网络对多光谱图像中的不同波段眼底图像进行血管分割；
F、对分割后的图像进行二值化和中心线提取，对于中心线的每个点R(i,j)进行遍历，(i,j)代表图像中的横纵位置，R代表该点的灰度值，搜寻其八联通邻域的点，完成对整条血管的遍历搜索；
G、出射光强I为血管内像素段内的灰度最小值，入射光强I0为血管外像素段的灰度平均值，通过下式计算每段血管的光密度值：
其中，I为入射光穿过溶液后的强度，I0为原入射光的强度，ε为溶液的吸收系数，C为溶液的浓度，d为光线穿过溶液的距离，εHbo2为氧和血红蛋白溶液吸收系数，εHb为血红蛋白的溶液吸收系数，CHbo2为氧和血红蛋白的溶液浓度；CHb为血红蛋白的溶液浓度；
H、通过下式计算血氧饱和度SO2：
SO2＝a·ODR+b
其中，为吸收系数不相等的光密度和等吸收系数的光密度的比率ODR，a和b为常数；
I、通过控制图像采集频率，勾勒图像感兴趣区域，进行动态的血氧饱和度值监测。
3.根据权利要求1或2所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，该成像方法的成像系统构成包括多光谱光源(3)、中通镜(5)，以及成像聚焦透镜组(9)、图像采集装置(8)和控制器；所述多光谱光源(3)为能够发出多个不同波长的光源；所述中通镜(5)为反射镜及在所述反射镜上设置有贯穿所述反射镜的中心小孔；
控制器控制多光谱光源(3)和图像采集装置(8)同步工作，多光谱光源(3)发出的单色激发光经中通镜(5)的中心小孔周围反射进入眼底(0)；从眼底(0)反射回的成像光依次经中通镜(5)的中心小孔和成像聚焦透镜组(9)；由图像采集装置(8)采集图像，完成一次多光谱眼底图像采集；
多光谱光源(3)改变单色激发光的波长，图像采集装置(8)同步相应拍摄不同波长的多光谱眼底图像，直至完成所有波长的拍摄，形成多光谱静态图像；
还包括光学刺激装置(6)；
控制器控制光学刺激装置(6)和图像采集装置(8)同步工作，光学刺激装置(6)发出的图案，依次经成像聚焦透镜组(9)、中通镜(5)的中心小孔透射到眼底(0)；从眼底(0)反射回的成像光依次经中通镜(5)的中心小孔和成像聚焦透镜组(9)；由图像采集装置(8)采集图像，完成多光谱眼底图像采集。
4.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，还包括在多光谱光源(3)与中通镜(5)光路上设置有第一聚焦透镜(11)。
5.根据权利要求4所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，在第一聚焦透镜(11)与中通镜(5)光路上设置有光路调整装置(4)。
6.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，在眼底(0)与中通镜(5)光路上设置有第二聚焦透镜(10)。
7.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，在光学刺激装置(6)与成像聚焦透镜组(9)光路上设置有二向色镜(7)。
8.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述多光谱光源采用多个不同波长的发光二极管。
9.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述多光谱光源包括多合一环状光纤束，所述多合一环状光纤束包括多根光纤分支、合束端和环状出光口；多根光纤分支的末端为合束端，在合束端设置环状出光口。
10.根据权利要求9所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述多合一环状光纤束中每一个光纤分支的光纤丝都均匀分布在整个光纤丝环中。
11.根据权利要求9所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述光纤分支的数目大于或者等于所需的发光二极管的数目；每一光纤分支包括100～9999根光纤丝，每条光纤分支的直径覆盖单灯珠的LED的发光表面，并采用贴合式耦合方式。
12.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述图像采集装置(8)为拍照装置或摄影装置。
13.根据权利要求5所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述光路调整装置(4)包括聚焦透镜组和反射镜。
14.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述光学刺激装置(6)为高亮度的工业显示屏或微型投影仪。
15.根据权利要求3所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，控制器为计算机。
16.根据权利要求12所述的动态视觉刺激的多光谱眼底成像方法，其特征在于，所述拍照装置为ccd或CMOS相机。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810363180.8A CN108670192B (zh) | 2018-04-21 | 2018-04-21 | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 |
| US16/965,224 US12232871B2 (en) | 2018-04-21 | 2019-01-15 | Multi-spectral fundus imaging system and method using dynamic visual stimulation |
| PCT/CN2019/071807 WO2019200987A1 (zh) | 2018-04-21 | 2019-01-15 | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 |
| EP19789119.5A EP3785602B1 (en) | 2018-04-21 | 2019-01-15 | Multi-spectral fundus imaging system and method using dynamic visual stimulation |
| JP2020538838A JP6970306B2 (ja) | 2018-04-21 | 2019-01-15 | 動的視覚刺激を用いたマルチスペクトル眼底イメージングシステムおよび方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810363180.8A CN108670192B (zh) | 2018-04-21 | 2018-04-21 | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108670192A CN108670192A (zh) | 2018-10-19 |
| CN108670192B true CN108670192B (zh) | 2019-08-16 |
Family
ID=63801339
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810363180.8A Active CN108670192B (zh) | 2018-04-21 | 2018-04-21 | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US12232871B2 (zh) |
| EP (1) | EP3785602B1 (zh) |
| JP (1) | JP6970306B2 (zh) |
| CN (1) | CN108670192B (zh) |
| WO (1) | WO2019200987A1 (zh) |
Families Citing this family (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108670192B (zh) | 2018-04-21 | 2019-08-16 | 重庆贝奥新视野医疗设备有限公司 | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 |
| US11894125B2 (en) * | 2018-10-17 | 2024-02-06 | Google Llc | Processing fundus camera images using machine learning models trained using other modalities |
| CN109394181A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-03-01 | 吉林大学 | 一种脑部功能区域定位系统、方法以及可移动设备 |
| CN109620137B (zh) * | 2018-12-17 | 2022-02-08 | 深圳盛达同泽科技有限公司 | 视网膜曝光方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN109431458A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-03-08 | 合肥奥比斯科技有限公司 | 多光谱光源及眼底成像系统 |
| CN109431457A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-03-08 | 合肥奥比斯科技有限公司 | 多光谱眼底成像系统 |
| CN110236482B (zh) * | 2019-05-31 | 2024-03-22 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一体化眼脑部视觉功能成像系统 |
| CN110364256A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-22 | 平安科技（深圳）有限公司 | 一种基于大数据的血管图像识别的疾病预测系统及方法 |
| CN110292359B (zh) * | 2019-07-09 | 2021-01-08 | 浙江大学 | 一种无标记全光学神经调控与成像的方法与装置 |
| CN110432861A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-11-12 | 北京大学 | 一种动态光刺激视网膜血氧饱和度测量系统及其测量方法 |
| CN110448267B (zh) * | 2019-09-06 | 2021-05-25 | 重庆贝奥新视野医疗设备有限公司 | 一种多模眼底动态成像分析系统及其方法 |
| CN111035361B (zh) * | 2019-12-28 | 2022-06-21 | 重庆贝奥新视野医疗设备有限公司 | 一种眼底相机成像和照明系统 |
| CN111035359A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-04-21 | 重庆贝奥新视野医疗设备有限公司 | 一种立体成像眼底照相机系统 |
| CN113837985B (zh) * | 2020-06-24 | 2023-11-07 | 上海博动医疗科技股份有限公司 | 用于血管造影图像处理的训练方法和装置、自动处理方法和装置 |
| US20230015951A1 (en) * | 2021-07-12 | 2023-01-19 | Welch Allyn, Inc. | Multispectral fundus imaging |
| CN114145708A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-03-08 | Oppo广东移动通信有限公司 | 眼底摄像模组以及眼底摄像系统 |
| WO2023164271A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-08-31 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona | Hyperspectral recovery from two images |
| TWI803254B (zh) * | 2022-03-23 | 2023-05-21 | 國立中正大學 | 眼底影像之動靜脈辨識方法 |
| CN115316960B (zh) * | 2022-10-13 | 2023-03-31 | 浙江大学医学中心(余杭) | 一种大脑神经活动调控和脑信息同步读取系统 |
| CN116491892B (zh) * | 2023-06-28 | 2023-09-22 | 依未科技(北京)有限公司 | 近视眼底改变评估方法、装置和电子设备 |
| CN118045296B (zh) * | 2024-04-16 | 2024-10-15 | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 | 一种近视光照系统、近视光照设备及其控制方法 |
| CN118526155B (zh) * | 2024-07-26 | 2024-10-29 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 眼底屈光地形图生成方法、终端设备及计算机存储介质 |
| CN118609197B (zh) * | 2024-08-05 | 2024-10-11 | 北京心联光电科技有限公司 | 一种视网膜光功能成像方法及设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102008287A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-04-13 | 温州医学院 | 一种多通道眼底视网膜光谱成像装置 |
| CN106821302A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-06-13 | 冯晔瑾 | 一种多光谱眼底拍摄系统 |
| CN106901687A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-06-30 | 浙江大学 | 一种便携式多光谱眼底分层相机装置 |
Family Cites Families (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5308919A (en) | 1992-04-27 | 1994-05-03 | Minnich Thomas E | Method and apparatus for monitoring the arteriovenous oxygen difference from the ocular fundus |
| US5331796A (en) * | 1992-09-16 | 1994-07-26 | Ceeco Machinery Manufacturing Limited | Method and apparatus for applying stacked optical fiber ribbons about a cylindrical core of a fiber optic cable |
| JPH06142044A (ja) * | 1992-11-10 | 1994-05-24 | Canon Inc | 眼科測定装置 |
| IL125614A (en) * | 1998-07-31 | 2003-01-12 | Amiram Grinvald | System and method for non-invasive imaging of retinal function |
| US7360895B2 (en) * | 2000-07-14 | 2008-04-22 | Visual Pathways, Inc. | Simplified ocular fundus auto imager |
| JP4641102B2 (ja) * | 2001-01-10 | 2011-03-02 | 株式会社トプコン | 眼底カメラ |
| US20070091265A1 (en) * | 2002-01-18 | 2007-04-26 | Kardon Randy H | System and method for optical imaging of human retinal function |
| US20030157464A1 (en) * | 2002-02-20 | 2003-08-21 | Cesare Tanassi | Instrument for eye examination and method |
| US7222961B2 (en) | 2002-08-05 | 2007-05-29 | Kestrel Corporation | Method for detecting a functional signal in retinal images |
| WO2004021050A2 (en) * | 2002-08-29 | 2004-03-11 | Kestrel Corporation | Hyperspectral imaging of the human retina |
| DE102004008675B4 (de) * | 2004-02-20 | 2009-05-07 | Imedos Gmbh | Bildgebendes Verfahren zur Erfassung medizinisch relevanter Unterschiede von Strukturen und Eigenschaften eines Untersuchungsobjektes und dazu geeignete Vorrichtung |
| JP4458935B2 (ja) | 2004-06-01 | 2010-04-28 | 株式会社ニデック | 視野計 |
| GB2415778B (en) * | 2004-06-29 | 2008-05-14 | Patrick Kerr | Analysis of retinal metabolism over at least a portion of a cardiac cycle |
| EP1850731A2 (en) * | 2004-08-12 | 2007-11-07 | Elop Electro-Optical Industries Ltd. | Integrated retinal imager and method |
| US7774036B2 (en) * | 2005-06-07 | 2010-08-10 | Oxymap Ehf | Automatic registration of images |
| DE102005034332A1 (de) * | 2005-07-22 | 2007-01-25 | Carl Zeiss Meditec Ag | Einrichtung und Verfahren zur Beobachtung, Dokumentation und/oder Diagnose des Augenhintergrundes |
| JP4783190B2 (ja) | 2006-03-30 | 2011-09-28 | 株式会社スペクトラテック | 光干渉断層計 |
| US8488895B2 (en) * | 2006-05-31 | 2013-07-16 | Indiana University Research And Technology Corp. | Laser scanning digital camera with pupil periphery illumination and potential for multiply scattered light imaging |
| US20110190657A1 (en) | 2009-08-10 | 2011-08-04 | Carl Zeiss Meditec, Inc. | Glaucoma combinatorial analysis |
| US10456209B2 (en) * | 2010-10-13 | 2019-10-29 | Gholam A. Peyman | Remote laser treatment system with dynamic imaging |
| CN102028477B (zh) * | 2010-12-22 | 2012-08-08 | 中国科学院光电技术研究所 | 一种测量眼底视网膜血氧饱和度的装置及方法 |
| CN102078182B (zh) | 2011-02-17 | 2012-01-25 | 王凯 | 一种全视网膜光学功能成像系统 |
| CN103502770B (zh) * | 2011-04-29 | 2017-02-08 | 光视有限公司 | 使用光学相干断层扫描进行实时跟踪的改进成像 |
| US9480393B2 (en) | 2011-09-16 | 2016-11-01 | Annidis Corporation | System and method for assessing retinal functionality |
| US9849034B2 (en) * | 2011-11-07 | 2017-12-26 | Alcon Research, Ltd. | Retinal laser surgery |
| US9010935B2 (en) * | 2011-11-22 | 2015-04-21 | California Institute Of Technology | Systems and methods for noninvasive analysis of retinal health and function |
| WO2014066598A1 (en) * | 2012-10-24 | 2014-05-01 | The Uab Research Foundation | Imaging retinal intrinsic optical signals |
| US9339178B2 (en) * | 2013-12-23 | 2016-05-17 | Novartis Ag | Forward scanning optical probes and associated devices, systems, and methods |
| JP2015123207A (ja) | 2013-12-26 | 2015-07-06 | 株式会社ニデック | 眼科光刺激装置 |
| NZ773833A (en) * | 2015-03-16 | 2022-07-01 | Magic Leap Inc | Methods and systems for diagnosing and treating health ailments |
| JP2016214370A (ja) * | 2015-05-15 | 2016-12-22 | キヤノン株式会社 | 眼底カメラ及びその制御方法、並びに、プログラム |
| JP6900647B2 (ja) | 2016-09-30 | 2021-07-07 | 株式会社ニデック | 眼科装置、およびｉｏｌ度数決定プログラム |
| CN107260224A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-10-20 | 刘全义 | 一种神经内科查诊装置 |
| CN108670192B (zh) * | 2018-04-21 | 2019-08-16 | 重庆贝奥新视野医疗设备有限公司 | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 |
-
2018
- 2018-04-21 CN CN201810363180.8A patent/CN108670192B/zh active Active
-
2019
- 2019-01-15 US US16/965,224 patent/US12232871B2/en active Active
- 2019-01-15 WO PCT/CN2019/071807 patent/WO2019200987A1/zh unknown
- 2019-01-15 JP JP2020538838A patent/JP6970306B2/ja active Active
- 2019-01-15 EP EP19789119.5A patent/EP3785602B1/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102008287A (zh) * | 2010-11-03 | 2011-04-13 | 温州医学院 | 一种多通道眼底视网膜光谱成像装置 |
| CN106821302A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-06-13 | 冯晔瑾 | 一种多光谱眼底拍摄系统 |
| CN106901687A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-06-30 | 浙江大学 | 一种便携式多光谱眼底分层相机装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20200345284A1 (en) | 2020-11-05 |
| JP6970306B2 (ja) | 2021-11-24 |
| EP3785602A1 (en) | 2021-03-03 |
| EP3785602B1 (en) | 2023-04-19 |
| EP3785602A4 (en) | 2021-06-16 |
| US12232871B2 (en) | 2025-02-25 |
| CN108670192A (zh) | 2018-10-19 |
| JP2021511118A (ja) | 2021-05-06 |
| WO2019200987A1 (zh) | 2019-10-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108670192B (zh) | 一种动态视觉刺激的多光谱眼底成像系统及方法 | |
| Nelson et al. | Special report: noninvasive multi-parameter functional optical imaging of the eye | |
| US7912534B2 (en) | Characterization of moving objects in a stationary background | |
| EP1379164B1 (en) | Retinal function camera | |
| CA2908725C (en) | Multiple-view composite ophthalmic iridocorneal angle imaging system | |
| US20080021331A1 (en) | Characterization of moving objects in a stationary background | |
| US7949387B2 (en) | Method for evaluating relative oxygen saturation in body tissues | |
| US7370967B2 (en) | Method and apparatus for optical imaging of retinal function | |
| US20240032790A1 (en) | Laser-Speckle Contrast Imaging System and Method | |
| EP3773143A1 (de) | Vorrichtung und verfahren zur untersuchung der retinalen vaskulären endothelfunktion | |
| JP2021166904A (ja) | 眼科装置 | |
| US20230064792A1 (en) | Illumination of an eye fundus using non-scanning coherent light | |
| CN207693547U (zh) | 一种眼底多模态成像系统 | |
| Fält et al. | Spectral imaging of the human retina and computationally determined optimal illuminants for diabetic retinopathy lesion detection | |
| Harvey et al. | Hyperspectral imaging for the detection of retinal diseases | |
| Ganekal | Retinal functional imager (RFI): non-invasive functional imaging of the retina | |
| Burgos-Fernández et al. | Reflectance evaluation of eye fundus structures with a visible and near-infrared multispectral camera | |
| Di Cecilia et al. | Hyperspectral imaging of the human iris | |
| Everdell et al. | Multispectral imaging of the ocular fundus using LED illumination | |
| Di Cecilia et al. | An improved imaging system for hyperspectral analysis of the human iris | |
| Kardon et al. | Optical imaging device of retinal function | |
| MacKenzie | In vivo microvascular oximetry using multispectral imaging | |
| Nakamura et al. | Oxygen saturation imaging of human retinal vessels and measurement in eye disease patient for clinical application | |
| Elsner et al. | Confocal and Multiply Scattered Light Images of Biomarkers in Age-Related Macular Degeneration and Inherited Retinal Degeneration: Wavelength Effects | |
| Mayne | Dynamic Aperture Imaging with an Adaptive Optics Scanning Laser Ophthalmoscope as an Approach to Studying Light Scatter in the Retina |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |