文摘

目的。识别与边缘检测豚鼠眼球和曲线拟合,设计一种非接触测量技术眼小实验动物的形态参数。方法。39眼球的豚鼠眼球拍摄获得前和后表面;横、矢状平面眼球后便元气大伤。接下来,眼球的照片被输入到数字图像分析软件;相应的照片pixels-actual长度比收购规模成比例。等值线的眼球被确定边缘检测技术;圆锥曲线拟合应用于眼球的轮廓线。最大和最小直径,水平和垂直的直径、偏心、倾斜角度,横截面积,赤道周长,眼球后的赤道最大长度,角膜曲率半径(CRC)中部地区和整个角膜根据几何原理计算。体外研究的角膜数据比较与体内的结果。结果。选定的豚鼠眼的轮廓线边缘检测的正确识别。前和后表面没有明显差异的眼球的最大直径,怪癖,横截面积,赤道周长,倾角( )。有显著差异的怪癖儿童权利公约在中部地区和整个角膜( )。没有明显的体外体内角膜和角膜之间的区别。结论。它是可行的测量实验动物眼睛的非接触的方式。边缘检测和曲线拟合技术可以准确地评估眼部形态参数。

1。介绍

介绍了豚鼠作为一个有前途的动物模型近年来(1- - - - - -3]。他们是合作的,便宜,而且容易搬运。因此,豚鼠一直被视为一个合适的研究对象所涉及的环境因素在折射开发(3- - - - - -5]。然而,测量处理眼部形态数据在豚鼠等小动物仍然是一个艰巨的任务。豚鼠眼只是三分之一的大小,和角膜曲率半径(CRC)是更陡峭的传统角膜散光计(图的范围1(一))。正因为如此,诺顿和这位5- - - - - -7)提出了衡量CRC + 8.0 D非球面透镜。一组不锈钢轴承是用于校准(图1 (b))。然而,豚鼠期间合作不好测量,不可避免地导致不可靠的结果(图1 (c))。同样,轴向长度测量豚鼠通常涉及局部麻醉的麻醉的高死亡率(8,9]。这样的测量在清醒时机械手需要更高的技巧。超声波探头不能可靠地设置完全垂直于角膜中心。眼球会被压缩在联系测量(图1 (d))。所有这些因素影响最终结果的准确性。

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图1
(一)豚鼠眼球只是三分之一大小的人类的眼睛。(b)角膜散光计(OM-4、日本Topcon),它是用来衡量CRC。(c)操作员必须保持有意识的豚鼠在测量。(d) A / B超声波(odm - 2100),用于轴向长度的小实验动物。(e, f)冠状及矢状面眼球体外。天竺鼠的眼睛是非常柔软;它很容易变形。因此,它是不可能直接用游标卡尺测量。

鉴于活体测量的困难,更好的选择是剔骨静态眼球和评估一个完全开放的眼球。然而,眼球在体外很软,很容易被压缩,如果任何接触测量应用(图1 (e))。此外,眼球在冠状平面形状类似于倾斜椭圆,对称轴是很难确定(图1 (f))。因此,一些有价值的形态参数,如偏心、横截面积、赤道周长,最大和最小直径,将不可用。因此,它是非常必要的开发与数字图像处理技术的非接触测量方法。

在这方面,矩阵实验室,作为数值计算环境和编程语言(10- - - - - -12),产生二维图形和支持发展与图形用户界面的应用程序功能。边缘检测和曲线拟合技术都是重要的数学方法在计算机视觉领域13,14]。前还指出在数字图像的图像亮度急剧变化(15),而后者是构造一条曲线的过程中,最适合的一系列数据点(16,17]。曲线拟合技术可以确定最佳视觉的圆形或椭圆弧线,如眼球的轮廓,然后改变了边缘信息曲线方程(18,19]。在这一过程中,一个数学模型,利用一系列几何原则。

我们目前的研究设计了一系列方法来识别图像的豚鼠眼与数字图像处理技术,提出了一种非接触测量方法眼部形态参数没有人为因素。我们的工作介绍如下。

2。动物和生物测量体内

21豚鼠(英语短头发的股票,三色应变,三周的年龄)是来自复旦大学的实验室。完全,有39眼球(正确的:18岁,左:21)。没有在裂隙灯观察角膜疾病。当前的研究进行了严格按照指南中建议的实验动物保健和使用美国国立卫生研究院。已经认可了我们的工作机构的动物保健和使用委员会。戊巴比妥钠麻醉下进行手术,所有的努力都是尽量减少痛苦。

角膜曲率半径(CRC)测定在警报豚鼠角膜散光计(OM-4;Topcon、东京、日本)结合+ 8.0 D非球面透镜。一组不锈钢轴承是用于校准。每个动物的CRC测量一式三份(图1 (b))。

3所示。数值模拟技术体外眼球的照片

3.1。实际Length-Photo像素转换的方法

13-megapixel数码相机(宏观模式)与10厘米撑固定在一个平台和一个纯白色背景。的 的照片是 像素。选择照片后输入MATLAB软件,他们相当于一个二维坐标系统 - - - - - -0 - 3120和坐标 - - - - - -0 - 4280(图的坐标2(一个))。我们得到了使用MATLAB许可由上海交通大学授权。

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图2
(一)照片输入图形后,任何时候在这张照片中有一个明确的坐标在一个二维坐标系统( - - - - - -3120年, - - - - - -4280)。如插图所示,选中的点的坐标是1593年和1788年。(b)对应的像素中心实际1毫米的距离 像素,即ratio-coefficient为0.0253 (1/39.502);可以计算任意两点之间的距离。

首先,一个刻度尺是水平地放置在中心平台和提升到5毫米,这是相当于豚鼠眼科中心的高度。刻度尺的照片输入二维图形。两个点(米1,n1)和(米2,n2),这在刻度尺中心相隔1毫米,被选的getpts函数。根据几何原理,任意两点的距离,(米1,n1)和(米2,n2在坐标系统),可以计算(公式: )。通过这种方式,相应的像素中心实际1毫米的距离可能是可用的。

为了提高转化率的准确性,十个连续的1毫米的距离, ,中心的刻度尺。像素的平均数计算。因此,相应的像素中心实际1毫米的距离 。在这一过程中,任意两个点之间的距离中心的照片可以被改装成这个ratio-coefficient(图的实际距离2 (b))。来验证这个系数的准确性,10毫米,4毫米和12毫米中心的实际长度是随机挑选的,和计算结果进行了比较。

因为所有的照片都是来自一个摄像头和保存为相同的大小,位置是固定的。因此,ratio-coefficient(0.0253)也适用于所有下面的眼球的照片。

3.2。收购目镜的边缘数据

首先,豚鼠牺牲了。一个点,一个发光的尖针的顶部角膜巩膜的异色边缘之前去内脏的眼球。接下来,眼球摘除和球结膜切除。之后,这个平台的眼球被放置在中心和拍摄相机从四个方向:前、后表面横向和矢状面。平台的中心略与紧固。精明的边缘检测算法应用于获得dual-threshold价值形象。图像亮度急剧变化的点被组织成一组曲线段称为边缘(数字3 (e)和3 (f))。此外,不属预定目标的边缘被删除,只是,眼球边缘保留。这些照片是保存;然后,找到函数是用来获得眼球边缘的坐标数据包括冠状和水平的观点 坐标系统。图解如图3;只有日冕和横向平面的部分提出了方便。

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图3
(a, b)豚鼠被选择的眼球角膜上行(a)和角膜的中心平台上(b)。一个点,一个发光的尖针的顶部角膜巩膜的异色边缘的位置(红色箭头)。眼球被拍到获得日冕和横向视图。是非眼部图像在日冕(c)和横向(d)的看法。(e, f)的点图像亮度大幅改变被组织成一组曲线段称为边缘(红点)。
3.3。数学仿真:拟合二次曲线方程

眼球边缘在日冕视图包括前和后表面就像一个倾斜椭圆曲线。这样的曲线很适合符合二次曲线方程( )。如数据所示4(一)和4 (b),眼球的优势转化为二进制圆锥曲线拟合后的二次方程。

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图4
(a, b)冠状平面。圆锥曲线拟合的前表面和后表面的眼球。冠状面(c, d)。(e, f)眼球后的钢管部分圆锥曲线拟合的结果在横向平面上和矢状面。注意:红色虚线:最大直径;黄色虚线:最小直径。紫色的虚线:水平直径;绿色虚线:垂直的直径。实线:赤道眼球后的最大长度。
3.3.1。计算倾斜角度和焦点

根据几何原理,中央点( , )二次曲线的方程( )可以计算:

倾斜角度的公式是:

在这样一种方式,中央点和眼球的倾斜角在日冕视图可以计算(数字4(一)和4 (b))。

3.3.2。最大和最小直径的计算

考虑到椭圆的倾角,主轴的斜率 ,和短轴的斜率 。

考虑到中央点( , )的两个斜坡轴( , ),线方程( )的两个轴都可用(图4 (b)公式: , )。

鉴于两个轴的线性方程和椭圆方程,我们解决了二进制和二次曲面方程解决功能:

结果是两个点( )和( )十字路口的对称轴和椭圆。像素之间的距离( )和( )是:

通过这种方式,在椭圆线的长度,即最大和最小直径( , ),眼球在冠状视图。实际length-photo像素转换后的实际长度最大和最小直径都可用(公式: )。

3.3.3。离心率的计算、横截面积和赤道周长

给定的最大和最小直径的长度,可用离心率可以(公式: )。

赤道周长(C)是:

横截面积(S)是:

3.3.4。计算水平和垂直的直径

水平线和垂直线,因为通过椭圆的中心( , ),我们可以计算水平和垂直的直径。二元二次方程组是与解决解决函数。

结果是两个点的十字路口水平线和椭圆。同样,方程:

结果是水平或垂直的十字路口与椭圆(数字4 (c)和4 (d))。

之间的距离( )和( )也计算公式:

实际length-photo像素转换后,水平和垂直的直径的长度可以计算。

通过上述方法,眼球形态参数。评估这个测量的准确性,配对 - - - - - -测试是选择比较最大和最小直径,怪癖,水平直径,垂直的直径、横截面积和赤道周长的前和后表面的眼球。 是一个显著差异(表吗1)。

表1
比较眼部形态参数的前和后表面之间。
3.4。计算偏心、CRC和角膜曲率

根据CRC的定义,中央角膜的3毫米区域类似于一个圆的半径是CRC。然而,豚鼠眼球只有三分之一的人类的眼睛的大小。评价角膜球面光学特性的影响,二次曲线方程( )应用的第一个适合中部地区角膜(3毫米)和整个角膜(6毫米)在横向和矢状面。从拟合椭圆离心率可以得到。在目前的研究中,nlinfit和轮函数应用于圆适合中部地区和整个角膜。这两种拟合曲线进行比较;拟合圆的半径是CRC。然后,实际CRC和角膜曲率计算(公式: )。

4所示。结果

4.1。可靠性评估的实际Length-Photo像素转换

对应的像素中心实际1毫米的距离 。如图5,红线的实际长度 。绿线的实际长度 。黄线的实际长度 。


图5
例如,像素之间的距离两个绿点在这张照片中,(a1, b1)和(a2, b2) 。像素距离红线的这张照片 。绿线的像素距离在这张照片 。像素距离红线的这张照片 。黄线的像素距离在这张照片 。转换后,实际长度的红线 。绿线的实际长度 。黄线的实际长度 。
4.2。眼部形态参数之间的比较前和后表面的眼球

结果眼部形态参数之间的前部和后部的眼球表面如表所示1。前和后表面没有明显差异的眼球的最大和最小直径,怪癖,横截面积和赤道周长(配对 - - - - - -测试中, )。同样,没有统计上的显著差异之间的角度长轴前表面和180°角长轴后表面( )。

眼部形态直径的比较如图6。

(一)
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(b)
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图6
(a)和一个简化的模拟眼球的轮廓图:aa 和bb :最大和最小直径;cc 和弟弟 :垂直和水平直径;ee 和ff 眼球后的赤道在横向平面最大长度和矢状面。(b)——在前表面直径;- p后表面。
4.3。比较偏心率和CRC在不同地区的角膜

如图7(一)圆锥曲线拟合后,整个角膜是类似于一个椭圆。与此同时,中部地区的角膜更像是一个圆。偏心率、CRC和角膜曲率比较;之间的显著差异被发现角膜和全角膜中部地区(配对 - - - - - -测试中, )。结果如表所示2。

(一)
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图7
(a, b)的横向平面眼球。(c, d)矢状平面的眼球。二次曲线拟合和圆拟合中央角膜(红色线)和整个角膜(黄线)。
表2
比较偏心率、CRC和角膜曲率之间的中央角膜和角膜。
4.4。体内比较角膜曲率与角膜和CRC体外与数值模拟

角膜曲率的比较体内与体外角膜和角膜曲率数值模拟图所示8。角膜的角膜曲率体内横向和矢状面 D和 D,分别。没有显著区别体内角膜和角膜体外(配对 - - - - - -测试中, )。


图8
体内比较角膜曲率与角膜和CRC体外与数值模拟。没有显著区别体内角膜和角膜体外(配对 - - - - - -测试中, )。

横向飞机如下:

角膜体内与体外中央角膜:配对 - - - - - -测试中,

角膜体内与体外全角膜:配对 - - - - - -测试中,

矢状面如下:

角膜体内与体外中央角膜:配对 - - - - - -测试中,

角膜体内与体外全角膜:配对 - - - - - -测试中,

5。讨论

5.1。尺度转换比照片的像素和相应的实际长度

本研究证明它是可行的识别和数字衡量一个实验动物使用非接触方法。如图5,长度在一个真正的规模被随机选中。率转换后,照片中的两个点的距离是10.0142毫米(大约10毫米),4.0000毫米(约4毫米),11.9794毫米(约12毫米)。因此,转换的结果是可信的。尽可能准确地测量眼球,照片需要足够高的分辨率。更重要的是获得的规模转化率照片像素和相应的实际长度尽可能正确。为实现这一目标,有必要将照片中的规模成比例。然而,如果规模被旁边的眼球,中部地区之外的图像可能会变形,因为距离很近的对象。此外,如果每一个眼球的照片被要求转化率计算规模,计算过程将是低效的,结果会不可避免地影响。要解决这个问题,目前的方法固定分辨率的照片和确保拍摄的位置是固定的。这样,转化率是将获得的规模比例尺度的中心和比例应用到随后的眼球的照片。 Therefore, the efficiency was significantly improved. Furthermore, our study selected ten 1 mm distances in the center of the photo and calculated the average number of pixels. The scale ruler was elevated by 5 mm high, which was equivalent to the center height of the guinea pig eye. All these designs helped to ensure the reliability of measurement results.

5.2。边缘检测技术在眼部形态测量

边缘检测包含一组数学方法,旨在确定点在数字图像的图像亮度变化明显(20.]。边缘检测已被广泛应用于各种计算机视觉系统,因为它是一个重要的技术从不同的视觉对象中提取有用的结构信息,极大地降低了处理的数据量(15,16,21]。如图3(一个)- - - - - -3 (b),眼球放在白色背景。边缘检测后,图像亮度急剧变化的点被组织成一组曲线段称为边缘(数字3 (c)和3 (d))。然后,不属预定目标的边缘被移除,眼球可以确定准确的边缘。有多种边缘检测算法包括“索贝尔”、“精明”,“普瑞维特”,“罗伯特”,“日志”15]。精明的边缘探测器于1986年由约翰·f·精明的(22]。它使用一个多级算法检测图像中的广泛的边缘。显然,照片的清晰度明显会影响测量的准确性。此外,太多的照明可以导致阴影,边缘会模糊。因此,建议分散照明。

5.3。曲线拟合与最小二乘方法

在目前的研究中,眼球轮廓边缘在冠状平面倾斜椭圆。在数学中,圆锥曲线(语法: )是一条曲线得到圆锥与平面的交点。圆锥部分有一定的球形属性,使其有意义的扩展集的描述一般弧曲线等领域的角膜表面光学工程和生理光学(23]。根据几何原理,中心点,倾斜角度,最大和最小直径的眼球在日冕视图可以计算。因此,一些有价值的参数,如偏心、横截面积、赤道周长,不能获得在过去,可以分析。

在最近的研究中,曲线拟合技术被证明是一个实际的方法来适应的轮廓边缘豚鼠眼球。边缘检测后的轮廓边缘眼球只是由一系列相邻数据点(数据3 (e)和3 (f)),不能直接分析(24]。领域的数据可视化、最小二乘方法拟合曲线的数据点的平方和最小化曲线的点的距离(25]。曲线拟合构造最优的基于最小二乘拟合曲线(26]。在冠状面,形态参数之间的前部和后部的眼球表面比较;没有发现显著差异之间的最大直径、横截面积、赤道周长,水平和垂直的直径。然而,最小直径之间的差异和偏心率显著,但标准差的数据集是很小的。原因可能与残余视神经盘突出后表面。此外,倾斜角度最大直径的前表面和后表面之间是互补的,指示的眼球就两张照片。结果是令人满意的。

5.4。计算CRC的数学模拟

根据圆的半径的定义(CRC)在人类的眼睛里,中央角膜的3毫米区域类似于一个圆(27]。因此,圆拟合用于角膜后表面的边缘检测,然后,实际的CRC可以通过ratio-coefficient计算。因为眼球已经取出,放置在一个水平位置,CRC更可信的数据与数据测量角膜体内。数据的标准差衡量角膜被证明更明显比标准偏差的数学模拟。与此同时,整个角膜的CRC是大于中部地区的CRC角膜(数字7 (b)和7 (d))。豚鼠角膜的非球面,同人类的角膜。

在数学中,偏心,缩写为e,与每一个圆锥曲线是一个有用的指标。这是一个衡量多少圆形的圆锥曲线偏离。圆的偏心是零;一个椭圆的离心率不是一个圆大于零但小于1。角膜离心率被认为是一个有用的诊断指标的圆锥形角膜在人类28]。在目前的研究中,二次曲线拟合用于适合中部地区和整个角膜。之间的显著差异被发现中央角膜和角膜地区。显然,豚鼠的角膜是类似于人类的角膜。中部地区接近一个圆,而周边地区的相对平稳。

这种方法的缺点是集中在眼球体外;因此,眼球的变化不能通过一个纵向研究观察。此外,计算过程比较复杂。然而,这种方法可以抵消缺乏仪器和软件在实验研究旨在小动物眼球。这个方法使用了一种非接触测量技术,有更少的人为因素。的数值计算和实现算法在数值计算环境中可能会决定一些有价值的参数,如偏心、赤道周长和横截面积,最大和最小直径。因此,数字图像处理技术是传统测量更准确和可靠的。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

悦Di和黄应同样这项工作。

确认

我们要感谢姬昌他和詹妮弗Bruhn当前研究的技术援助。这项工作得到了国家自然科学基金(批准号81701686,81400428)。