基于無線傳輸的視網膜圖像采集系統①

王業順, 姚鳳瑩, 沈建新

(南京航空航天大學 機電學院,南京 210016)

視網膜又稱之為眼底,其發生的病變,例如,早產兒視網膜病變(ROP)、糖尿病性視網膜病變(DR)等,能準確地反映高血壓、糖尿病等. 這些疾病發生早期一般反映在視網膜周邊地區,能夠在早期的篩查中發現這些病發現象對眼科疾病的診斷和治療具有重大的意義. 傳統的眼底圖像采集方式主要有直接檢眼鏡、雙目間接檢眼鏡和眼底照相機等. 檢眼鏡操作復雜、成像視場小而且缺乏對眼底圖像的客觀記錄,不便于后期的檢查、判斷和復診,容易造成誤診和漏診[1]. 傳統眼底相機由于體積龐大、可移動性差、受到有線傳輸的限制而且價格高昂因此很難普及. 所以研發一款國內自主品牌的無線眼底相機對眼科疾病診斷具有重大意義.

無線視網膜成像的特點在于采用WiFi傳輸技術,相比于其他無線傳輸方式它的優點在于傳輸速度高,可以達到11 Mbps,而且其有效距離遠保真度高等[2].基于C#語言在帶有無線網卡的PC機上編寫圖像接收、處理、存儲以及共享的應用程序. 本文采用的是關系型數據庫SQL Server2008來實現信息的存儲和管理. SQL Server安全可靠、高效智能的優點使其被廣泛應用在各行各業[3]. 在關系數據庫中可以單獨存儲被檢查人員的各種信息,并通過數據庫主鍵的唯一性特點將每一個人的所有相關信息聯系起來,實現查詢、修改的統一性. 既方便了上位機代碼的編寫同時提高了應用程序的執行效率.

無線眼底相機的一大優點還在于其不受布線的約束,擺脫了傳統有線眼底相機的笨重、檢查條件苛刻的缺點,使其能在一些特殊的場合中使用. 同時便攜式的眼底相機為眼科檢查在偏遠地區推廣提供了基礎.

1 技術基礎

1.1 開發環境

Visual C#集成開發環境(IDE)一般包括代碼編輯器、編譯器、調試器和圖形用戶界面工具. 集成了代碼編寫功能、分析功能、編譯功能、調試功能等一體化的開發軟件服務套. 本系統采用Visual Studio 2015搭建的.NET Framework 4.5為開發環境,并安裝眼底相機開發包提供的相機操作的相關API函數. 通過ADO.NET提供的Connection對象鏈接SQL Server 2008數據庫. 本系統采用的是大恒Matan G-507系列的相機,內置Sony IMX264 2/3″CMOS傳感器.

1.2 系統組成

無線圖像采集系統采用下位機(眼底相機)和上位機(PC控制端),通過WiFi技術進行信息交換的工作模式. 下位機部分由視網膜成像系統和WiFi無線傳輸模塊組成. 下位機可單獨進行眼底照明、聚焦等操作.上位機同時擁有聚焦、成像、拍攝等功能. 眼底相機不具備眼底影像顯示功能,它通過內置WiFi無線連接模塊連接具有無限網卡的PC端,并通過上位機應用程序將眼底相機傳感器所接收的影像信息實時顯示在電腦屏幕上. 同時上位機可以通過界面操作向WiFi模塊發送指令進行相關拍攝參數的設定.

圖1 無線視網膜成像系統

2 軟件系統

2.1 功能與流程

軟件主要實現視網膜成像系統與PC終端的連接、拍照、參數設定以及圖像存儲、傳輸等功能. 醫生將通過軟件系統實時觀察視網膜圖像,并進行拍照保存. 該系統調焦、拍照、錄像相關功能在手持式成像系統和上位機應用程序中都可以單獨進行,操作簡單、方便. 而像機相關參數設置、圖片選取和后續的信息共享功能則需要在上位機上單獨完成[4,5].

每個下位機都有單獨的IP地址,在網絡設置中通過WAP2的加密模式連接相機熱點,并打開上位機程序進行相機設備搜索[6]. 搜索成功后將顯示連接設備的相關信息,確認連接后將會在視頻顯示控件上實時顯示CMOS相機當前所接收到影像信息.

圖2 軟件操作流程圖

2.2 數據交互/通信

基于網絡的嵌入式成像系統因其靈活性、擴展性等諸多方面的優勢,正越來越多地被運用于航空航天、軍事、醫療等領域. 同時,由于圖像質量和分辨率的不斷升高,對成像系統數據傳輸速度的要求也不斷提高,而現有的這類系統中多是采用TCP(UDP)/IP協議棧來實現控制命令和圖像數據的網絡傳輸[7]. 無線圖像傳輸系統軟件結構圖如圖3,PC機實現上位機應用層,TCP/IP協議; 網絡接口層由無線網卡和WiFi無線模塊共同實現. WiFi鏡頭模塊采用LWIP (Light Weight IP)協議,LWIP既可以實現TCP協議也可以在無操作系統的情況下使用,而且該協議占用RAM和ROM較少,適合在低端嵌入式系統中使用. 本文在無操作系統的情況下使用LWIP協議,即用RAW API函數來完成LWIP的功能. 將LWIP和WiFi庫文件放置到工程文件中,進行相應配置.

圖3 無線圖像傳輸系統軟件結構圖

2.3 信息存儲

眼底視網膜圖像采集信息量龐大,而且信息保存周期較長,信息安全要求較高. 而SQL Server數據庫是當前較常用的大型數據庫管理系統之一,具有速度快、功能強、易使用等特點. 本文采用基于ADO.NET技術的關系型數據庫SQL Server 2008建立病人管理系統,實現被檢查者基本信息和檢查結果的存儲、查看等功能. ADO.NET是 .NET Framework提供給開發人員的一組類,并且是以XML文件為基礎訪問數據庫的方式[8]. .NET Framework提供的數據庫操作類包括Connection對象、Command對象、DataReader對象和DateAdapter對象. 其中,DataAdapter對象是DataSet和數據源之間的橋梁,它可以隱藏與Connection對象、Command對象溝通的細節,完成DataSet和數據源之間的數據交換. DataSet包含了Tables(表)集合和 Relations(關系)集合. 由于DataSet的結構和關系型數據庫類似,因此可以像訪問關系型數據庫那樣訪問DataSet,在其中執行添加、刪除、修改數據等操作.

電子病歷主要包括圖像信息和非圖像信息. 其中非圖像信息包括患者基本信息表、患者診斷結果表、醫師基本信息表等. 各表之間以病例號作為主鍵進行信息關聯. 在軟件層對醫生和患者提供不同的訪問權限進行信息的有效管理. 在關系型數據庫中,通過檢索表能快速準確的查詢到每條記錄,而且能將多個信息表的內容進行關聯,減少重復信息的存儲,大大提高了數據庫的使用效率. 鑒于該系統在實際應用中對圖片的存儲量較大、像素要求較高,本文采用存儲視頻、圖像路徑的方式進行存儲. 而真正采集到的圖像信息被存放在指定的硬盤當中.

圖4 數據庫訪問

2.4 功能實現及軟件界面

基于無線傳輸的視網膜圖像采集軟件系統主要包括無線連接模塊、視網膜圖像采集模塊、信息查詢模塊. 通過軟件控制相機的連接、打開或關閉,同時對相機采集的信息進行顯示、篩選、存儲等操作. 無線連接模塊通過對網卡及攝像頭模塊進行初始化,建立TCP服務器,完成下位機圖像采集的準備工作后進行上下位機的通訊從而完成實時傳輸顯示和圖像采集的工作.

軟件界面采用C#語言進行開發,包括登陸界面、檢查界面、結果查詢界面、用戶管理界面. 登錄密碼采用MD5加密算法,MD5加密算法以512位分組來處理輸入的信息,且每一分組又被劃分為16個32位子分組,經過了一系列的處理后,算法的輸出由四個32位分組組成,將這四個32位分組級聯后將生成一個128位散列值[9]. MD5算法具有很高的安全性,是當前比較流行的一種加密算法. 檢查界面是該系統最關鍵的界面,該界面實現與眼底相機的連接、圖像實時顯示和圖像采集功能. 結果查詢界面可以查看病人基本信息和眼底檢查結論,瀏覽采集到的眼底圖像,并支持對結果進行修改. 用戶管理界面則可以進行新用戶的注冊、密碼修改和用戶權限分配等相關配置.

圖5 系統測試圖像采集界面

3 硬件系統

WiFi無線采集裝置下位機包括照明光路、成像光路、影像感應裝置和WiFi傳輸模塊[10]. 本系統是應用于嬰幼兒廣域視網膜采集,成像系統是基于130°Volk超廣角鏡頭實現視網膜周邊區域的成像,而照明系統則采用環形LED光纖進行照明[11],為減少眼角膜前表面的反射光影響采用臨界照明方式形成均勻、大面積的有效環形光斑[12]. 影像感應器則選用OV2640攝像頭模塊,這是一種CMOS圖像傳感器,將UXGA相機和DSP封裝集成在一塊板子上. 通過SCCB總線控制,支持 Raw RGB、RGB、YUY(4：2：2)輸出格式 (8 位).

WiFi模塊是實現無線視網膜實時成像的關鍵所在,CMOS相機將采集的圖像數字信息通過串口傳送給無線WiFi模塊,當上位機連接上下位機WiFi熱點后就能在應用程序中打開設備,實現眼底視網膜的實時顯示和相關操作.

圖6 眼底相機原理圖

4 系統測試

在實驗室進行系統搭建,模擬人眼視網膜檢查過程. 建立局域網、連接眼底相機設備和上位機并進行圖像采集處理. 在上位機圖像采集操作界面點擊搜尋相機,在成功匹配到采集模塊后即可打開相機并在窗口上顯示當前采集到的眼底圖像,移動相機進行位姿調整以實現清晰,大范圍的視網膜成像. 在病歷號下拉列表框中選擇或輸入病人病歷號后會自動匹配電子病歷庫中的病人相關信息并將當前圖像采集對象設置為該對象. 在后續的結果查詢界面能醫生可以方便的通過病人病歷號查詢被檢查對象信息和采集的圖像,方便診斷和治療. 通過對人工模擬眼的測試獲得如圖所示的廣域視網膜圖像. 實驗所獲取的眼底圖像相對較清晰,視場角也比較理想.

5 結束語

無線視網膜圖像采集系統突破了傳統相機體積大,操作復雜的缺點,為眼科疾病診斷提供了方便. 通過對人眼結構、眼底相機工作原理、視場成像、廣域照明等進行研究,利用Volke鏡頭成像清晰,像差小以及成像視場大的特性,設計了一套完整的成像系統. 基于C#語言設計的上位機界面穩定、安全、簡潔. 基于SQL Server數據庫建立電子病歷的方式管理數據,不僅方便查詢病人相關信息,而且為眼科疾病大數據挖掘和實現遠程醫療提供了基礎. 為視網膜疾病的確診提供了新的思路,為眼底相機大視場化和眼科醫療設備的小型化、微型化的發展做了鋪墊.

1 DeHoog E,Schwiegerling J. Fundus camera systems：A comparative analysis. Applied Optics,2009,48(2)：221-228.[doi：10.1364/AO.48.000221]

2 王植,沈建新. 無線視網膜成像系統. 計算機系統應用,2017,26(1)：81-85. [doi：10.15888/j.cnki.csa.005529]

3 王萬良,張小瑋,姚信威,等. 無線網絡中基于流媒體傳輸的自適應 TFRC機制. 計算機系統應用,2013,22(7)：161-167.

4 Cui WC,Yu TS,Ren LJ,et al. Ribs segmentation based on image fusion and wavelet de-noising. 2012 5th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics(BMEI). Chongqing,China. 2012. 362-366.

5 Ding M,Antani S,Jaeger S,et al. Local-global classifier fusion for screening chest radiographs. Proceedings of Medical Imaging 2017：Imaging Informatics for Healthcare,Research,and Applications. Orlando,FL,USA. 2017.101380A.

6 王曉楠. 數字化醫療設備軟件開發平臺的設計和實現. 計算機系統應用,2004,13(11)：52-53,57. [doi：10.3969/j.issn.1003-3254.2004.11.015]

7 Binding C,Tudhope D. Improving interoperability using vocabulary linked data. International Journal on Digital Libraries,2016,17(1)：5-21. [doi：10.1007/s00799-015-0166-y]

8 江凌,楊平利,楊梅,等. 基于ADO.NET技術訪問SQL Server數據庫的編程實現. 現代電子技術,2014,37(8)：95-98.

9 劉羿勛. WiFi無線網絡技術分析及其安全性研究. 通信世界,2017,(3)：81-82.

10 劉小軍. 基于WiFi無線視頻傳輸技術的研究. 電子技術,2012,(10)：82-85. [doi：10.3969/j.issn.1000-0755.2012.10.026]

11 楊家強,程德文,王慶豐,等. 新型大視場消雜光眼底相機光學系統的設計. 光學學報,2012,32(11)：204-210.

12 李淳,孫強,劉英,等. 眼底相機的均勻照明及消雜光干擾設計. 中國光學與應用光學,2010,3(4)：363-668.