文摘

介绍。提出了角膜的评论的方法分析振动发生在与喷气眼压测量眼压计,例如,Corvis。给出了定义和测量方法允许眼睛responses-cornea变形的图像序列分析。特别是,外层角膜轮廓和巩膜片段进行了分析,并进行三维重建。方法。在此基础上,著名的参数如眼球反应或角膜反应决定。接下来的分析步骤允许自动和可再生的四个不同的角膜振动分离。这些振动与(1)角膜变形的最大值的位置;(2)截面积测量与角膜稳定状态;(3)之间的最大峰值发生扁平;(4)其他角膜轮廓的特征点。结果。获得的结果使(1)自动确定振动的振幅;(2)确定振动的频率;和(3)确定所选类型的振动之间的关系。结论。这些都是可以直接应用于临床诊断功能的新和归档数据。

1。介绍

目前,存在许多测量眼内压的方法。一些著名的方法使用眼部响应分析仪(ORA) [1]或Goldmann [2],Schiotz [3),或Corvis眼压计(4- - - - - -9]。最后一个,即Corvis眼压计,采用非接触眼压测量的空气泡芙。角膜变形产生的空泡芙(以及眼球反应),同时压力测量和注册使用超高速Scheimpflug相机,使眼内压(IOP)的决心。此外,使用超高速Scheimpflug相机允许注册的变形,因此测量角膜的其他附加功能。这些特性包括pachymetry测量的点和扁平的振幅,或最大角膜变形。这些参数是在原始的软件(版本可用。Corvis眼压计的1.0)。此外,新软件(版本。1.1),可以测量眼球的反应。这些都是数值数据或数据以二维图形的形式。 The values are read using a slider, which also enables to observe a sequence of images illustrating successive stages of cornea deformation.

遵循角膜变形的能力和获得新的附加参数(IOP)除外,如上述扁平点,允许广泛的比较结果从不同的疾病实体和与其他眼压计。

到目前为止,眼科医生进行了一系列的比较包括圆锥形角膜患者(10,11)和糖尿病(12- - - - - -23),病人手术后(24),和其他(25- - - - - -35]。在每种情况下,只有中可用的参数的原始软件Corvis眼压计比较(5,36- - - - - -39]。搜索条件“Corvis眼压计”或“角膜变形”Authormapper文章提供的数据库表中给出的结果1。

中提供的数据表1(可能多个重复相同的出版)显示角膜变形分析的面积和尝试连接模型实证结果仍在调查之中。寻找相同的两个科学关键词在Web数据库的引用的数量提供了以下结果(见表2)。

摘要提出了表2清楚地表明,研究相关Corvis眼压计主要涉及临床研究。这些作品还比较新,覆盖范围的过去的两年里,和配合Corvis眼压计的发展。另一方面,出版物对角膜变形,包括老的研究,最经常被引用。在新的研究有关Corvis眼压计,角膜振动没有或只进行了模拟分析62年),尽管他们暗示在图像序列中存在的各种论文(63年- - - - - -65年]。的主要障碍是缺乏适当的软件,甚至图像分析算法允许的计算或至少定量估计。第一个报告角膜振动提出了在文献[66年]。第一个可重复定量振动分析报告(67年),后来扩展(68年]。然而,这只是一个可能的振动类型的角膜。出于这个原因,一个更广泛的分析和定义,包括四种不同的角膜振动发生在喷气眼压测量的方法,现介绍如下。

2。材料

输入图像的140 2 d图像序列角膜变形。图像分辨率米×N(= 200×576像素米行和N列)覆盖的面积3.3×9.05毫米,16.5×15.7的像素大小μ140 m。一个序列图像在离散时间点收购每0.23 ms。没有研究或实验患者表现作为研究的一部分。获得的图像(回顾)Corvis圣(OCULUS Optikgerate GmbH,德国)与软件1.02版本,图像数据库存储库和人工生成的数据(专有软件Matlab版本7.11.0.584 R2010b)包括健康受试者。正确操作的算法检测成千上万的2 d图像在Matlab版本7.11.0.584 R2010b,图像采集工具箱4.0版本和图像处理工具箱7.1版。没有排斥则算法必须在所有情况下正常工作。

3所示。方法

Corvis眼压计允许收购数据等不同格式的视频( 。avi)序列的图像( 。jpg)或无损压缩存档( 。U12)。最方便的格式分析的序列图像 。jpg。每个测量存储为一个图像l_灰色的(米,n,我),米行米∈(1,米),n列n∈(1,N),我来说,时间时刻的测量 为 , 为 女士, 为 ,等等。每一个图片l_灰色的(米,n,我)是受到外层角膜轮廓分析(见图1)。

见文献[67年),最好的结果专用的轮廓检测算法。这个算法提供了更好的结果比情况下的著名的精明,罗伯茨普瑞维特,Sobel过滤器(69年- - - - - -75年]。更好的结果是在此理解为结果提供正确检测到10%更多的病例角膜轮廓。操作的轮廓探测器提出了出版(67年)是基于序列分析角膜的下一列图像的位置l_灰色的(米,n,我)。这种分析可以自动确定最大的对象(角膜)和去除噪声,通常的形式单独亮像素。此外,该操作可以消除不均匀照明。这是一个非常重要的功能算法因为亮度不均是重要的典型的2 d角膜变形图像(l_灰色的(米,n,我))。出于这个原因,典型的和简单的工具等图像分析和处理的二值化阈值较低,或与两个二值化的阈值和一个自动选择阈值,例如,从大津公式(76年- - - - - -79年),在这里不能使用。外层角膜轮廓指定以下l_w(n,我)在分析考虑。获得的结果,l_w(n,我),受到进一步的处理:(1)角膜变形-l_d(n,我);(2)眼球反应-分离江西(n,我);(3)指定的角膜轮廓-l_c(n,我);(4)变形的频率低于100赫兹-l_l(n,我);和(5)变形频率大于100赫兹-l_H(n,我)。后者的,变形的频率高于100赫兹,是进一步分析的主题。这个部门的框图如图2。

这个已知的分析阶段显示的细节,例如,在文献[43),并将在这里省略了。从图中可以明显地看出2四种不同类型的振动波形分离l_H(n,我),l_c(n,我),l_d(n,我)。下面的内容将详细描述。

3.1。第一个Type-Peak振动

峰值振动、变量米_吉隆坡和米_{基米-雷克南},被定义为相对位置的变化行轴(Y角膜轮廓的局部最小值出现在两个扁平,一个_p1和一个_p2。随后的时间时刻(参数”的位置我”)是按照下列公式计算: 在哪里我∈(一个_p1,一个_p2)。

同样的, 在哪里我∈(一个_p1,一个_p2)。

最小值是由于采用坐标系统参考图像(矩阵)的行编号从上从第一个开始。所示的测量方法论证地一系列五角膜变形轮廓图3(a)。样品结果,振动|米_吉隆坡(我)−米_{基米-雷克南}(我)|,作为时间的函数所示(连续图像我)在图3(b)。

错误的值δ可见的图形数据3(b)和3(d)直接从测量结果的想法。的错误在确定正确的位置点米_吉隆坡(我),米_{基米-雷克南}(我)以及米_fl(我),米_fr(我)是严格依赖的振幅l_d(n,我)(n∈(1,N))。的振幅就越大l_d(n,我),曲线的斜率越大(数字3(一)和3(c))和更准确的measurement-subpixel精度。缺乏的角膜变形(的结束和开始测量),这是最大的错误由于最大的限幅比一个最大±1像素。据估计的基础上,研究论文(45,67年,68年)的错误δ大约是波形的振幅成正比吗l_d(n,我)。因此,测量误差δ用像素表示,按照下列公式计算: 在哪里 在哪里p_r二值化阈值确定的2像素考虑噪声。

图3(b)显示所有140注册图像的峰值振动全职的放大范围和面积覆盖第一和第二扁平(我∈(一个_p1,一个_p2))。峰的振动,和更具体的绝对差异,范围从0到0.11毫米。他们最大的振幅是可以实现的第二个扁平(前几毫秒一个_p2)。通过评估峰值振动之间的绝对差米_吉隆坡(我),米_{基米-雷克南}(我),它可以成为独立于眼球的振动或它的位置相对于眼压计的变化。测量误差范围影响的空间图像分辨率错误16.5×15.7μm和采用的测量方法是在图上标记在图3(b),差别越大米_吉隆坡(我),米_{基米-雷克南}(我),测量误差越小。

3.2。第二个Type-Quarter振动

季度振动、变量米_fl和米_fr,被定义为相对位置变化的行轴角膜轮廓的两个点之间的距离的峰值和最大变形(n_fl,n_fr),测量频率大于100赫兹。这种类型的振动是最明显的定性评价角膜变形的不同阶段的压力测量。在这些地方测量振动达到最大的振幅(68年]。季度振动的测量是实现根据以下公式: 在哪里n_d是最大的角膜变形确定波形l_l(n,我)(见图3(c)和3(d))。发现点的精确定义n_d为下一个我提出了下一个小节。获得的样本结果季度振动(|米_fl(我)−米_fr(我)|)与测量误差,如图所示3(d),最大振幅等于60μm和时刻发生的时间(我)= 15.9 ms。值得注意的是,季度的最大振幅振动发生在两个扁平一个_p1和一个_p2。

3.3。第三Type-Maximum变形振动

最大变形振动,变量n_d,被定义为绝对的局部最大值的位置的变化列轴(X)。局部最大值的位置确定在扁平的间隔(我∈(一个_p1,一个_p2)),n_d∈(n_fl,n_fr),也就是说,

数据4(一)和4 (b)显示图形化测量的想法和振动分析的例子。图表的数据4 (b)和4 (d)显示结果的例子n_d(我),绝对的区别n_提单(我)−n_br(我),测量误差计算的值根据(4)。

最大变形振动分析提供了非常有趣的结果有关的运动期间最大角膜变形测量。这些运动在0.3毫米的范围,和所有的情况下,分析他们第二个扁平前达成更大的价值一个_p2女士(20、21)。

3.4。第四Type-Cutoff振动

截止振动,n_提单和n_br——定义为相对位置的变化列轴(X)的端点角膜改变其位置对原始位置(见图4 (c))。 在哪里我≠1。

方程(7)和(8)与过去和首次检测到最低限度。获得的测量结果|n_提单(我)−n_br(我)|(图4 (d))确认截止振动变化的0.2、0.3毫米。点的位置n_提单和n_br也显示在三维重建,在图吗5使用基本数据,可以由有关角膜生物力学(主要是粘弹性)及其可能的变形(42,44,61年]。

在图所示的重建5使用线性插值进行下一个点的角膜等高线间距对其主要对称轴(额外的维度”w“以这种方式创建)。

总结四种不同类型的振动图所示6。

4所示。讨论

角膜的四种类型振动发生在眼压测量形式进一步分析的基础。临床有效性的评价和不同程度不同的振动类型有关。

4.1。截止振动

开始点和结束点的振动角膜变形与缺乏对称变形有关。此外,大型的截止值振动是由于测量执行第一或第二扁平附近。在扁平附近(一个_p1,一个_p2),角膜被夷为平地,计算不准确。这种类型的振动是最不抗噪声和文物发生在分析图像序列。

4.2。最大变形振动

这个振动的决心是至关重要的最大偏转波形作为时间的函数。默认显示的波形函数Corvis眼压计的软件。然而,图不可以正确位置改变(振动)的最大变形点列轴(X)。Corvis软件中提供的图表与分析行轴的运动(Y)只有一个过角膜的主轴。

4.3。季度振动

正如上面提到的,它是最常见的振动类型发生在文献[43,45,65年,66年,68年]。然而,它并不精确定义。这种类型的振动结果波现象的发生与玻璃的眼睛。数据7和8显示3 d重建角膜振动所选时间的时刻 15.9 ms和ms以及最小和最大标记为红色,形成季度振动计算的基础。

振动方向与红色箭头表示数据7和8采用传统。分析季度振动时,可以注意点的周期性运动米_fl和米_fr从最大到最小的振动振幅,分别在这种情况下,±0.03毫米。点(米_fl,米_fr)一起分(n_fl,n_fr)(图3(一))的形式,在每次的时刻,角λ,也就是说, 在哪里的四象限逆切(应该)是真正的部分米_fl(我)−米_fr(我),n_fl(我)−n_fr(我)。

角的总和值λ(我)在每个我时间一刻使确定的角度β(我):

角的值的变化β(我振动和振动峰值)的季度数据所示9和10。

是明显的展示图(图9),角的值β(我)季度振动不超过90°的6例。这是由于季度的相对较小的振幅振动(±0.03毫米)。

4.4。峰值振动

这些是有更大的振幅和振动值的角度β(我比一季度振动(图)10)。峰值振动是一个季度的结果vibrations-correlation分析情况下为0.78。峰值振动非常敏感噪声发生在图像。在任何时间,确定当地的最小值算法按照定义明确的和相当简单。

所有四个振动的频率类型及其简化定义表3。

表中给出的结果3以不同的方式改变参数很敏感。最敏感的参数改变截止振动。这是由于测量的概念,在最敏感的元素指定点n_提单和n_br——原始(稳定)状态的结角膜等高线的分析了轮廓。由于这个原因,有很大的差异在确定振动频率(302±112赫兹)。其他类型的振动的结果不依赖于参数的选择和仅限于解决误差在±17μm。如前所述,峰值振动对改变参数和噪声是最不敏感。各个谐波的相互选择的振动类型相似的频率和振幅(频谱平坦的地区)。出于这个原因,振动振幅计算的任何讨论的四个振动)(按照多次提出的定义是大于第一次谐波的振幅。记录振动由几个谐波的幅度不是太大(单像素)。所有组件的振动波形分析频率较高(> 100 Hz)不仅可以减少测量误差,还可以确保更好的再现性测量的一个病人。

提出了类型的角膜可以分析的振动诊断的临床实用性。例如,对于这样的定义振动,比较分析可以执行与圆锥形角膜或青光眼患者。任何改变角膜的生物力学条件,尤其是角膜厚度(32,80年- - - - - -86年影响振动的测量生物力学参数。这些疾病的影响的评估结果和他们的诊断效用将后续作者论文的主题。

5。重要的总结

提出并定义了测量方法和提出了四种不同的角膜振动的结果基于文献回顾。该测量方法具有以下优点:(我)测量振动是一个新特性(实际上是一组四个特性)补充使用Corvis眼压计测量已知的其他特征(如扁平时间、pachymetry或IOP)。(2)定义的各种振动很容易记录,促进他们的物理解释和评估他们的临床应用。(3)振动测量可以执行基于图像序列的超高速Scheimpflug相机在与一个喷气压力测量方法使用任何其他设备(不仅仅是Corvis眼压计)。(iv)所有的测量振动完全复制并提供完全自动化的方式的结果。(v)振动分析的时间在个人电脑的英特尔酷睿i7 - 4960 x @ 3.60 GHz CPU是几秒钟的新序列分析图像和不到一秒时从硬盘读取角膜等高线数据矩阵。(vi)截止振动测量是最关键的敏感变化的参数。(七)之间存在着显著相关峰值振动和振动。

结果可以比较的根据角膜振动仿真工作。在文献[64年),作者证明了光学相干层析(OCT) vibrography能够确定角膜材料参数,同时减少当前的普遍限制其他技术(如眼内压(IOP)和厚度依赖性)。仿真的结果可以成功地与振动测量的结果相比,本文提出的。同样,在博士论文(87年),获得的结果之间存在一个重要差异从模拟和在实践中获得的。出版(提出的振动分析68年描述振动的问题只有一个类型(季度振动),只有第一个谐波分析。因此,在随后的论文,作者打算进行详细的临床研究比较各种类型的振动的振幅和频率对不同疾病:圆锥形角膜,外围血压、糖尿病、操作逃亡者,等等。重复性的测量四个振动类型和定义,特别是患者的个体差异性的影响也将被测量。此外,将会有一个尝试进行振动的三维造型使用,例如,有限元方法。

本文中给出的结果也可能与其他作者的结果。这种类型的文章比较关注两个方面:从实际测量获得的结果(健康受试者和病人),从模拟获得的结果。在第一种情况下,其他作者的结果,美世et al。88年),与角膜变形分析在89眼的眼压测量(47个正常,42 keratoconic)使用Corvis眼压计和验证的72眼(33正常,39 keratoconic)使用Corvis圣圆锥形角膜被临床诊断发现和证实了地形、断层扫描。反过来,荣格et al。89年]分析了75名健康受试者和青光眼组136例。调整后潜在的混杂因素,包括眼压、年龄、中央角膜厚度、变形和轴向长度、振幅小青光眼组(1.09±0.02毫米)比正常对照组(1.12±0.02毫米) 。根据其他作者提供的结果(89年),变形幅度和偏转幅度严重的青光眼组(1.12±0.02毫米和0.92±0.01毫米)明显高于早期青光眼组的情况下(1.07±0.01毫米和0.88±0.11毫米), 和 分别,而对于中度青光眼组(1.09±0.02毫米和0.90±0.02毫米),他们比早期青光眼组,但差异无统计学意义。非常有趣的发现了Boszczyk et al。90年),分析了10个病人谁在眼压测量角膜的生物力学参数测量。作者表明,眼压和振幅的角膜压痕(成反比 ),但是眼压和眼收缩幅度之间的相关性较低,微不足道( )。

仿真结果和幻影是另一个分析领域的应用。在[91年],Bekesi等人分析了重建角膜生物力学特性的新方法从空气吹角膜变形图像使用水凝胶聚合物模型眼角膜和猪眼角膜。模拟研究了水凝胶角膜材料的应力-应变曲线拟合实验从单轴应力-应变曲线extensiometry好,特别是在0 - 0.4的范围内。重建材料特性的等效杨氏模三种高分子材料分别为0.31,0.58和0.48 MPa和不同从那些来自extensiometry < 1%。不幸的是,这篇文章(91年)并没有试图在变形分析角膜的振动模型。同样,Elham et al。92年没有分析振动,但只角膜的基本参数。结果关注10参数相比,8明显不同的方法组( - 48 keratoconic眼睛与相应的50正常的眼睛)。方法的参数圆锥形角膜子组之间差异不显著。在[93年),作者提出一个实验室角膜模型,受到各种压力和热力和机械因素为了更好地理解圆锥形角膜变形的成因。一个有趣的研究发表由Matalia et al。94年]。相关分析的相关性角膜生物力学刚度和屈光不正(重新)在儿科人口。733年彻底检查回顾性研究中包括儿科的眼睛。然而,这只能是指模拟的结果。Matalia et al。94年)已经证实轨迹MRI在理解眼生物力学的有效性。他们创造了一个非常有趣的眼睛的模型来解释生物力学发生过程。由于轨迹MRI的局限性,本研究并不包括在眼压测量角膜振动分析。

上面的总结表明,分析角膜振动在眼压测量使用空气吹代表着未来造型和幻影(95年- - - - - -97年)以及病人和健康受试者的分析。

知名软件Corvis眼压计(眼睛Optikgerate GmbH,德国,软件版本1.02)可以分析基础,每个角膜的生物力学参数,但它不分析角膜振动(67年,68年,98年,99年]。因此,它的叶子开放空间为研究人员处理这一领域的知识。

在后来的研究中,作者打算使用角膜的生物力学参数的讨论,特别是其振动诊断的疾病如糖尿病、圆锥形角膜或青光眼。初步分析和比较鼓励进一步的研究和测量。到目前为止,他们一直没有进行介绍本文中所讨论的定义,因此很难比较,建立诊断意义,例如,在圆锥形角膜的诊断。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

罗伯特KoprowskiK建议图像分析和处理的算法和实现。Sławomir WilczyńskiW收集病人进行了研究。