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为解决现有软件在眼底血管参数测量中测量区域局限、参数数量有限及处理时间长等问题，研究人员开展了视网膜血管参数定量测量软件（RVPQMS）的设计与验证研究。结果显示该软件性能出色，能全面测量血管参数，有助于研究相关疾病，意义重大。
在医学领域，眼睛就像一扇 “健康之窗”，眼底图像里的视网膜血管蕴含着大量身体状况的线索。视网膜血管作为人体中独一无二的结构，无需侵入性操作就能直接观察到，它的变化不仅能反映眼部疾病，更是心血管和全身性疾病的 “预警信号”。比如糖尿病患者长期受高血糖影响，视网膜血管会出现渗出物，结构和功能遭到破坏；高血压患者的视网膜血管管径、分支角度和形态也会发生改变；就连中风，也会让视网膜微血管出现异常。
然而，想要深入了解这些疾病与视网膜血管变化之间的关系，就需要精准测量血管参数。但视网膜血管分布复杂、特征细微，这给测量工作带来了极大的困难。虽然之前已经有不少软件致力于视网膜血管参数测量，像 Retinal Image multiScale Analysis（RISA）、Singapore I Vessel Assessment（SIVA）等，它们借助数字图像处理和深度学习技术，在一定程度上实现了血管参数的量化，为疾病研究提供了帮助。但这些软件存在诸多不足，多数只能在视盘周围的标准区域测量，无法获取整个视网膜血管的信息；能测量的参数也很有限，难以展现视网膜血管系统的复杂性；而且处理一张图像花费的时间较长，在临床应用中会耽误诊断。
为了攻克这些难题，来自未知研究机构的研究人员踏上了探索之路，他们设计并验证了一款全新的软件 —— 视网膜血管参数定量测量软件（Retinal Vessel Parameters Quantitative Measurement Software，RVPQMS）。这款软件集成了血管分割、地标定位、血管追踪、血管识别和参数测量等多个功能模块，通过自动化处理眼底图像，不仅能在标准区域，还能在整个视网膜区域测量众多血管参数，为研究视网膜血管参数与心血管和全身性疾病风险因素之间的关系提供了有力工具。这项研究成果发表在《Computerized Medical Imaging and Graphics》上，为医学领域带来了新的希望。
研究人员在设计 RVPQMS 软件时，运用了多种关键技术方法。在算法层面，综合了深度学习和传统图像处理方法。深度学习技术强大的特征提取能力，能够精准识别眼底图像中复杂的血管结构；传统图像处理方法则为基础处理提供了可靠保障。为了验证软件的性能，研究人员使用了私人数据集和公开的 DRIVE 数据集进行测试，从多方面评估软件各模块和算法的准确性。
下面来看看 RVPQMS 软件的具体表现：
- 血管分割：血管分割是 RVPQMS 软件的重要基础功能。早期的视网膜血管分割主要依赖于视网膜血管的特征和图像处理技术，而 RVPQMS 软件在此基础上进行创新，能够更准确地从眼底图像中提取血管结构，清晰呈现视网膜血管的整体形态，为后续的测量工作奠定坚实基础。
- 视网膜血管参数测量：现有部分软件只能在有限区域测量视网膜血管参数，影响了对视网膜整体结构的评估。RVPQMS 软件则突破了这一局限，它能够全面捕捉标准区域（视盘边界向外延伸 1 - 2 倍视盘半径的区域）和整个视网膜区域的血管信息，对血管参数进行全面分析，大大提高了参数测量的完整性和准确性。
- 软件图形用户界面：RVPQMS 软件基于 Matlab R2020b 开发，可在 Windows 10 64 位操作系统上运行。其大部分功能都能在主屏幕上便捷交互，用户可以通过该界面实现对视网膜血管参数的自动测量，并保存测量结果，操作简单高效。
- 结果与讨论：为了验证 RVPQMS 软件的功能和参数测量的准确性，研究人员在私人数据集和公开的 DRIVE 数据集上对软件的模块和算法进行了评估。实验内容包括评估血管分割、血管追踪和主血管识别算法的性能指标，以及对眼底图像血管参数测量的重复性实验。结果表明，RVPQMS 软件在各方面表现出色，其算法和模块能够有效提取血管结构、识别血管类型，为参数量化提供了可靠依据。
在结论部分，RVPQMS 软件成功整合了血管分割、生物标志物定位、血管追踪、主血管识别算法和参数测量模块。经过验证的模块和可重复的实验结果确保了参数测量的准确性，这使得 RVPQMS 软件成为研究视网膜血管参数与心血管和全身性疾病关系的有力工具。它为医学研究人员提供了更全面、准确的血管参数数据，有助于深入探索疾病的发病机制，为早期疾病诊断和干预提供了重要支持。从临床角度来看，它有望提高疾病诊断效率，让患者能够得到更及时的治疗，在医学领域具有广阔的应用前景。
