Technische Details

Some technical details and links to the technical documentation

Posted July 5, 2021 by Adrian Wyssmann and Markus Fawer

Optische Kohärenz Tomographie (OCT)

Bei OCT handelt es sich um ein Verfahren bei dem Mithilfe eines Lichtstrahls die Dichtheit von Schichten im menschlichen Auge dargestellt werden können. Dazu wir die Verschiebung der Wellen und die Intensität des reflektierten Lichts gemessen und ausgewertet. Die Vorteile dieses Verfahren liegt darin, dass es sich um ein Berührungsloses Verfahren handelt, dass belibig oft und schnell angewendet werden kann. Es wird hauptsächlich zur Diagnose und zur Untersuchung von Therapieerfolgen bei entzündlichen Makulopathien eingesetzt. Dabei handelt es sich um Schädigungen an dem Punkt auf der Netzhaut an dem das menschliche Auge am schärfsten sehen kann (Makula).

Verwendete Algorithmen zur Segmentierung in der Diplomarbeit

Wir haben während unserer Semesterarbeit verschiedene Verfahren zur Segmentierung untersucht und Ihre Fähigkeiten zur Segmentierung der OCT Bilder getestet. Die Eigenschaften der Bilder liessen grundsätzlich nur einige wenige Algorithmen zu einer genaueren Untersuchung zu. Aufgrund der folgenden Eigenschaften der Bilder kamen für unseren Zweck weder die Pixel- noch die Kantenbasierten Verfahren in Frage.

  • Die Bilder sind stark verrauscht.
  • Es gibt sehr viele Stärungen in den Bildern die zum Teil nicht von der eigentlichen Information im Bild zu unterscheiden sind.
  • Der relevante Bereich des Bildes ist im verhältnis zu der Grässe des Bildes sehr klein, und hat damit eine eher kleine Aufläsung.

Wir fanden für unseren Zweck vor allem zwei Algorithmen, die für diese Art Bilder geeignet sind: Der Pyramid-Linking- und den Graph-Based-Algorithmus.

Pyramid Linking Verfahren

Das Pyramid Linking verfahren ist ein Verfahren bei dem eine sogenannte Aufläsungspyramide verwendet wird. Hier ein Beispiel einer Aufläsungspyramide eines Bildes:

Beispiel einer Auflösungspyramide eines Bildes

Eine Aufläsungspyramide besteht aus einer Grundfläche, die auch dem Originalbild entspricht. Darüber liegen weitere Schichten, die eine kleinere Grässe als die Grundfläche haben, und somit das Bild mit einer kleineren Auläsung zeigen. Die Pixel in der oberen Schicht werden als Vaterpixel, diejenigen in der unteren Schicht als Kindpixel bezeichnet. Beim Pyramidlinking Algorithmus werden die Werte von einem 4 x 4 Pixel grossen Raster verwendet, um den Mittelwert des Vaterpixels zu rechen.

Pyramidlinking Algorithmus

Dieses Raster - auch Kernel genannt - wird dann um jeweils 2 Spalten bzw Zeilen verschoben. Dies bedeutet, dass die nächsthähere Ebene genau die halbe Hähe und die halbe Breite der unteren Ebene besitzt. Ein Kindpixel hat durch dieses Verfahren Einfluss auf den Mittelwert von 4 Vaterpixeln. Nun wird für jedes Kindpixel überprüft zu welchem von seinen 4 mäglichen Vaterpixeln es die kleinste Differenz hat. Dieses Vaterpixel wird dann als aktueller Vater gesetzt. In einem nächsten Schritt werden die Mittelwerte aller Vaterknoten berechnet. Danach werden die Kindpixel erneut den nächsten Vaterknoten zugewiesen, und deren Mittelwert neu gerechnet. Diese Schritte werden solange wiederholt, bis sich weder eine Zuweisung Vater Kind noch ein Mittelwert verändern.

Dokumentation

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