糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病性微血管病变中最重要的表现，是一种具有特异性改变的眼底病变，是糖尿病的严重并发症之一。依然是许多发达国家和数量持续增长的发展中国家视力丧失的主要成因。除开它对视力的影响，它的存在也意味着危及全身性的血管并发症发作风险增加。糖尿病视网膜病变通常被分为两类：非增值型糖尿病视网膜病变和增值型糖尿病视网膜病变。文献[1]对糖尿病性视网膜病变（DR）信息、类型以及治疗和采取的防止措施等进行了详细介绍。文献[2]介绍了当前糖尿病视网膜病变的治疗进展，以及对不同病症阶段都介绍了相关治疗手段，他们通过对患者进行筛选检查，发现DR发病危险因子的存在并且可以预防DR发生，对于以及发生了的DR，可以通过眼底激光光凝治疗和肾素血管紧张素一直剂或者贝特类降脂药进行抑制，对于晚期的DR，能进行玻璃体切割手术，恢复或保留有用视力。文献[3]对老年性黄斑变性（AMD）的发病原因进行了分析，并且发现单核苷酸多态性与将近一半的AMD的发展密切相关。文献[4]则是对于糖尿病视网膜病变患者的高光病灶（HRF）和硬性分泌物（HE）的多模态分析，实验结果表明，在糖尿病视网膜病变不同阶段，高光病灶和硬性分泌物的面积和数量呈正相关。除此之外，还得到其面积和数量可以作为一个潜在性的判断糖尿病视网膜病变严重程度的标准。我们进行研究内容之一的是研究病变产生在图像上的亮斑，其对应的是糖尿病性视网膜病变产生的硬性渗出，硬性渗出主要是视网膜毛细血管渗漏物慢慢吸收以后残留的脂质，大小不一，由于其对光具有高反射率，所以在OCT成像时表现为高信号亮斑，但是亮斑不全是渗出，很小一部分是血管壁或者棉绒斑，需要根据眼底图像来确定。
光学相干断层扫描技术(光学相干层析技术，Optical Coherence mography, OCT)是近十年迅速发展起来的一种高分辨率、非接触性的生物组织成像技术，能使医生在活体上获得类似于眼组织病理改变的影像，是继眼科放射、超声、眼底血管造影诊断后又一全新影像学诊断技术。因为光线很容易进入眼睛内部，所以OCT非常适合在眼科诊断过程中使用，它能够获得患者眼睛内部结构的高分辨率断层扫描图，可以为视网膜病变的诊断提供非常有价值的信息。文献[5]对于OCT的发展史和其原理和技术以及操作技术和图像分析，图像解释，等等进行详细介绍，并且还介绍了视网膜和视神经的生理结构以及视网膜相关的多种疾病。
OCT基本工作原理：
光束射到将要被成像的组织或标本上，光束被不同距离上的显微结构反射。通过测量反射光的时间延迟，可以无创地测量组织或标本的纵向内部结构。在不同的横向位置上进行连续的纵向距离测量，然后把获得的信息显示为二维的横截面图像。
视网膜层分割方法：
在提取亮斑和水肿之前，要进行视网膜层分割，除了下面文献[11]即将用到的双边滤波方法，文献[6]提出了一种基于图论和动态规划的自动分割视网膜层的方法。文献[7]则在文献[6]的基础上进行了改进，开发了一种基于核回归的分类方法估计流体和视网膜层的位置，然后使用前者提到的图论和动态规划的方法分割视网膜层。文献[8]提出了一种在传统三维图搜索模型上引入了多尺度思想，提出应用多尺度三维图搜索的SD-OCT视网膜图像分割方法。文献[9]提出了一种完全卷积深度学习方法ReLayNet，使用卷积块（编码器）的合同路径来学习一系列上下文特征，然后用卷积块（解码器）的扩展路径以进行语义分割，并使用了随机梯度下降来优化其的联合损失函数。文献[10]提出了一种基于双尺度梯度信息的两步分割方法，并且利用局部和互补的全局梯度信息，用最短路径搜索方法优化边缘处理。上面部分方法也可以用于水肿的分割。层分割的目的一方面是限制处理范围提高了处理效率，另一方面又减少了其它层像素对图像处理的干扰。
亮斑提取方法：
我从阅读中了解到，关于亮斑提取方法，国内外研究大多是提取眼底图像中的硬性渗出，有基于支持向量机的方法，有阈值法等。有一篇高光病灶以及硬性渗出关系分析的文章里面使用的是一种基于转换模型，CFP图被记入OCT图后裁剪后以不同尺寸的显著性检测方法和阈值分割来检测硬性渗出区域，但是只在SD-OCT图像上自动提取亮斑的研究很少，从文献[11]中作者他们提出了一种适用于SD-OCT图像上自动提取亮斑方法，大致步骤是进行双边滤波的预处理，然后将亮斑处理范围限制于上边界是神经纤维层—神经节细胞层（NFL-GCL）边界，下边界是感光细胞层内节—感光细胞层外节（IS-OS）边界之间，然后用迭代大津法求出最佳阈值，较好地区分出目标与背景，然后根据一种基于人类视觉特性的区域生长方法，并限定了最小亮斑最小像素点数量n并且设置了一个差值d用来剔除假亮斑。此方法结果对于面积较大的亮斑分辨效果较好。
水肿提取方法：
而对于水肿的提取，除了有2篇是介绍提取水肿方法之外，其他也有与此类似的有神经视网膜的脱离和色素上皮脱离的检测以及视网膜囊肿，因为它们都是都是提取图中特点区域像素较暗的一片或者多区域，我觉得也能参考，在此简要叙述他们各自使用的方法及大致效果。
