[發(fā)明專利]一種眼底彩色照相圖像出血自動(dòng)化識(shí)別方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201610084210.2 | 申請(qǐng)日: | 2016-02-06 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN105761258B | 公開(kāi)(公告)日: | 2018-06-01 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 余奇;楊杰;許迅;周磊 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 上海市第一人民醫(yī)院;上海大圖醫(yī)療科技有限公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06T7/00 | 分類(lèi)號(hào): | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司: | 上海一平知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31266 | 代理人: | 成春榮;竺云 |
| 地址: | 200080 *** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 出血 眼底圖像 可疑區(qū)域 檢測(cè) 視網(wǎng)膜眼底圖像 圖像 眼底照相機(jī) 彩色數(shù)碼 彩色照相 出血區(qū)域 出血位置 分類(lèi)檢測(cè) 特征提取 血管區(qū)域 眼科醫(yī)生 原始圖像 粗檢測(cè) 有效地 迭代 散瞳 視場(chǎng) 眼底 自動(dòng)化 尺度 直觀 采集 血管 診斷 拍攝 | ||
本發(fā)明公開(kāi)一種視網(wǎng)膜眼底圖像的出血檢測(cè)方法,包括利用彩色數(shù)碼免散瞳眼底照相機(jī)拍攝的眼底圖像,上述方法采用以下步驟:(1)對(duì)原始圖像的大小進(jìn)行調(diào)整;(2)對(duì)調(diào)整后圖像的視場(chǎng)進(jìn)行定位;(3)基于雙尺度背景的出血和血管區(qū)域進(jìn)行粗檢測(cè);(4)對(duì)血管進(jìn)行檢測(cè);(5)對(duì)出血可疑區(qū)域進(jìn)行迭代式定位;(6)對(duì)出血可疑區(qū)域進(jìn)行特征提取;(7)對(duì)出血可疑區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè),并生成標(biāo)記出血的眼底圖像。本方法能處理不同采集情況下獲取的眼底圖像,快速、有效地檢測(cè)出血區(qū)域,處理后的眼底圖像出血位置直觀、明顯,方便眼科醫(yī)生的進(jìn)一步診斷。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域,具體涉及的是一種視網(wǎng)膜眼底圖像的出血檢測(cè)方 法。
背景技術(shù)
糖尿病視網(wǎng)膜病變(Diabetic Retinopathy)是一種廣泛存在于糖尿病病人中 的眼科疾病,它會(huì)對(duì)病人視力產(chǎn)生影響,嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致糖尿病患者的失明。因 此盡早地發(fā)現(xiàn)、治療視網(wǎng)膜病變就可以最大程度地減少視力的損失。視網(wǎng)膜內(nèi) 出血是糖尿病視網(wǎng)膜病變?cè)缙诳梢?jiàn)的標(biāo)志之一。由于視網(wǎng)膜內(nèi)的微動(dòng)脈瘤 (Microaneurysms)破裂從而導(dǎo)致視網(wǎng)膜內(nèi)出血(Hemorrhages),它是病變分 期和診斷的重要依據(jù)。在視網(wǎng)膜眼底圖像中,微動(dòng)脈瘤表現(xiàn)為暗紅的圓點(diǎn)區(qū)域, 而出血表現(xiàn)為大塊的暗紅區(qū)域,和血管的顏色相近,其形狀不規(guī)則、邊界不清 晰。通過(guò)圖像處理技術(shù)增強(qiáng)出血的特征,幫助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確地診斷是本領(lǐng)域亟 待解決的重要問(wèn)題。
目前視網(wǎng)膜內(nèi)出血的檢測(cè)主要可以分成兩類(lèi):1)基于形態(tài)學(xué)操作和區(qū)域生 長(zhǎng)的方法,2)基于像素點(diǎn)分類(lèi)的方法。基于形態(tài)學(xué)操作和區(qū)域生長(zhǎng)的方法中具 有代表性的是Fleming等人在2008年提出的多尺度形態(tài)學(xué)方法檢測(cè)出血。這種 方法通過(guò)多尺度降采樣圖像進(jìn)行線性形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算檢測(cè)出血候選區(qū)域,再利用 區(qū)域增長(zhǎng)方法對(duì)出血候選區(qū)域進(jìn)行分割,通過(guò)設(shè)計(jì)多個(gè)特征訓(xùn)練SVM進(jìn)行最后 的分類(lèi)。此方法依賴于血管的分段線性假設(shè),對(duì)于彎曲處出血的檢測(cè)效果不佳。 基于像素點(diǎn)分類(lèi)的方法有代表性的是Zhang Xiaohui等人在2005年提出的基于 2DPCA提取patch圖像特征進(jìn)行SVM分類(lèi)的方法,此方法將眼底圖像分成 15×15大小的圖像塊,通過(guò)2DPCA提取典型出血的20維特征用于SVM的訓(xùn) 練和分類(lèi),該方法適用于定位出血的位置,但由于出血的大小形狀都不確定, 固定大小的patch無(wú)法識(shí)別大區(qū)域的出血。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)大規(guī)模眼底圖像篩查情景中眼底圖像光照不均勻、對(duì)比度變化范圍大以及激光治療前后視網(wǎng)膜內(nèi)結(jié)構(gòu)變化等引起的圖像質(zhì)量問(wèn)題,提出一種 視網(wǎng)膜眼底圖像的出血檢測(cè)方法,使眼底圖像的出血區(qū)域更加明顯,方便醫(yī)生 更加準(zhǔn)確地診斷眼底病變從而提供可靠的治療方案。
本發(fā)明提供一種視網(wǎng)膜眼底圖像的出血檢測(cè)方法,利用彩色數(shù)碼免散瞳眼 底照相機(jī)拍攝的眼底圖像,上述方法包括以下步驟:
(1)對(duì)原始圖像的大小進(jìn)行調(diào)整;
(2)對(duì)調(diào)整后圖像的視場(chǎng)進(jìn)行定位;
(3)基于雙尺度背景的出血和血管區(qū)域進(jìn)行粗檢測(cè);
(4)對(duì)血管進(jìn)行檢測(cè);
(5)對(duì)出血可疑區(qū)域進(jìn)行迭代式定位;
(6)對(duì)出血可疑區(qū)域進(jìn)行特征提取;
(7)對(duì)出血可疑區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè),并生成標(biāo)記出血的眼底圖像。
本發(fā)明中,所述步驟(1)中包括以下步驟:
將拍攝的原始眼底圖像在保持圖像高度和寬度比例不變的情況下進(jìn)行縮 放,縮放的比例計(jì)算如下式:
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