本文中用到的三维SD-OCT图像都是以数据集出现的。如图2。1左部分所示，一个SD-OCT cube包含128帧B-scan图像，每幅图像的分辨率为1024*512。我们可以将这128幅图像投影到二维图像中，如图2。1右部分所示。80701

    以下介绍的几种方法都有一定的缺点和局限性，它们是如今显示玻璃膜疣可视化的一些比较成熟的方法。从SD-OCT数据集创建二维投影图像的方法是三维像素总和投影技术（SVP），即三维图像的所有像素值沿轴线方向相加，产生一个显示视网膜表面的图像，类似于CFP(Color fundus photograph)[4]。SVP眼底图像对玻璃膜疣可视化是不理想的，因为当使用这种技术时，大多数玻璃膜疣是不可见的。Stopa等人[5]通过在三维像素沿轴向叠加之前在每个OCT图像中用彩色标记来定位视网膜病理特征，克服了这些局限性。利用Stopa等人方法产生SVP图像只能给出位置信息，但没有关于玻璃膜疣厚度信息，而玻璃膜疣的厚度对可视化玻璃膜疣是非常有用的。另外一种玻璃膜疣可视化技术是slab SVP技术[6]，它是一种限制SVP投影到靠近RPE层附近区域的半自动化的方法;然而，手动分割RPE层是必须的。在一堆SD-OCT图像手动分割出病理特征，特别是大型的研究或临床护理，是需要耗费大量时间和成本的。Gorczynska等人[7]通过选择性地对不同视网膜深度层次进行求和，提出了一种生成OCT眼底投影图像的方法，从而增强对比度和使标准眼底成像或OCT眼底成像不可见的外层视网膜病变变得更直观。然而，使用这种方法，玻璃膜疣被分离成几个在视网膜不同深度层次求和的眼底投影图像中，并不能直接可视化。论文网

基于RSVP技术的玻璃膜疣可视化

   下面介绍一种在玻璃膜疣可视化方面比较好的方法。这种新的投影方法基于：1)只用接近RPE层的图像数据生成眼底图像，2)用图像处理的方法——提高玻璃膜疣的亮度和添加和玻璃膜疣高度相关的信息来补充投影。SVP投影被限制SD-OCT数据集的部分区域内，我们称之为限制的SVP投影技术(RSVP)。