Аннотация:
Рассматривается задача восстановления изображений (секционирования) сечений глазного дна, находящихся на различной глубине, на основе стека изображений, полученных при быстрой перефокусировке изображающей системы и представляющих собой суперпозиции истинных сечений трёхмерного объекта с размытыми изображениями соседних по глубине сечений. Для решения соответствующей задачи трёхмерной деконволюции используется неявный итерационный метод регуляризации в Фурье-плоскости. Приведённые результаты математического моделирования свидетельствуют о возможности эффективного численного секционирования в задачах офтальмологии при наличии помех и шумов различной природы.

Ключевые слова :
секционирование, трёхмерная деконволюция, свёртка, глазное дно, итерационный метод регуляризации.

Цитирование:
Разгулин, А.В. Об одной задаче численного секционирования в офтальмологии / А.В. Разгулин, Н.Г. Ирошников, А.В. Ларичев, С.Д. Павлов, Т.Е. Романенко // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 5. – С. 777-786. – DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-5- 777-786.

Литература:

1. Diabetes in America. – 2nd ed. – Bethesda, MD: National Institutes of Health, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, 1995. – 782 p.
2. Bursell, S.E. Stereo nonmydriatic digital-video color retinal imaging compared with Early Treatment Diabetic Retinopathy Study seven standard field 35-mm stereo color photos for determining level of diabetic retinopathy / S.E. Bursell, J.D. Cavallerano, A.A. Cavallerano, A.C. Clermont, D. Birkmire-Peters, L.P. Aiello, L.M. Aiello // Ophthalmology. – 2001. – Vol. 108(3). – P. 572-585. – ISSN 0161-6420. – DOI:10.1016/S0161-6420(00)00604-7.
3. Buabbud, J. Optical coherence tomography imaging for diabetic retinopathy and macular edema / J. Buabbud, M. Al-latayfeh, J. Sun // Current Diabetes Reports. – 2010. – Vol. 10(4). – P. 264-269. – ISSN 1534-4827. – DOI: 10.1007/s11892-010-0129-z.
4. Braaf, B. Real-time eye motion correction in phase-resolved OCT angiography with tracking SLO / B. Braaf, K.V. Vienola, C.K. Sheehy, Q. Yang, K.A. Vermeer, P. Tiruveedhula, D.W. Arathorn, A. Roorda, J.F. de Boer // Biomedical Optics Express. – 2013. – Vol. 4(1). – P. 51-65. – ISSN 2156-7085. – DOI: 10.1364/BOE.4.000051.
5. Larichev, A.V. Adaptive system for eye-fundus imaging / A.V. Larichev, P.V. Ivanov, N.G. Iroshnikov, V.I. Shmal­hauzen, L.J. Otten // Quantum Electronics. – 2002. – Vol. 32. – P. 902-908. – ISSN 1063-7818.
6. Agard, D. Optical sectioning microscopy: cellular architecture in three dimensions / D. Agard // Annual Review of Biophysics Bioengineering. – 1984. – Vol. 13. – P. 191-219. – DOI: 10.1146/annurev.bb.13.060184.001203.
7. Castleman, K. Digital Image Processing / K. Castleman. – Pearson Education, 2007. – 686 p.
8. Wu, Q. Microscope image processing. / Q. Wu, F. Merchant, K. Castleman. – Academic Press, 2008. – 576 p.
9. Матвиенко, А.Н. Метод обработки изображений полупрозрачных слоистых сред / А.Н. Матвиенко, Т.Н. Но­викова // Вестник Московского университета. Серия 15. Вычислительная математика и кибернетика. – 1988. – № 4. – С. 33-37. – ISSN: 0137-0782.
10. Bruce, M. Real-time GPU-based 3D deconvolution / M. Bruce, M. Butte // Optics Express. – 2013. – Vol. 21(4). – P. 4766-4773. – ISSN: 1094-4087. – DOI: 10.1364/OE.21.004766.
11. Zanella, R. Towards real-time image deconvolution: application to confocal and STED microscopy / R. Zanella, G. Zanghirati, R. Cavicchioli, L. Zanni , P. Boccacci , M. Bertero, G. Vicidomini // Scientific Reports. – 2013. – Vol. 3(2523). – DOI: 10.1038/srep02523.
12. Итеративные методы решения некорректных задач / А.Б. Бакушинский, А.В. Гончарский. – М.: Наука, 1989. – 128 с.
13. Введение в теорию обратных задач / А.М. Денисов. – М.: Издательство Московского университета, 1994. – 208 с.
14. Методы решения некорректных задач / А.Н. Тихонов, В.Я. Арсенин. – М.: Наука, 1986. – 288 с.
15. Ильясова, Н.Ю. Методы цифрового анализа сосудистой системы человека. Обзор литературы / Н.Ю. Ильясова // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 4. – С. 511-535.
16. Iroshnikov, N. A modified bispectral image reconstruction method in ophthalmology / N. Iroshnikov, A. Larichev, A. Razgulin, A. Starostin // Computational Mathematics and Modeling. – 2015. – Vol. 26(4). – P. 534–545. – DOI: 10.1007/s10598-015-9290-1.
17. Крылов, А.С. Компьютерный анализ изображений глазного дна / А.С. Крылов, А.В. Насонов, А.С. Семаш­ко, А.А. Черноморец, В.В. Сергеев, В.С. Акопян, А.С. Родин, Н.С. Семенова // СПб.: Труды VIII Российско-Баварской конференции по биомедицинской инженерии, 2012. – С. 129-133.
18. Насонова, А.А. Выделение сосудов на изображениях глазного дна и его оценка качества / А.А. Насонова, А.С. Крылов // Биотехносфера. – 2014. – Т. 2. – С. 24-25.

---

© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332 56 22, Fax: +7 (846) 332 56 20