[發明專利]用于獲取信息的方法及裝置

有效

• 申請號: 201710946331.8
• 申請日: 2017-10-12
• 公開（公告）號: CN107680684B
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 張少霆;張瑋東;段琦
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G16H30/40;G06K9/00
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本申請實施例公開了用于獲取信息的方法及裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取眼底圖像；將眼底圖像導入預先訓練的病變分級模型得到病變分級信息，其中，上述病變分級模型用于對眼底圖像包含的病灶圖像進行特征信息提取，并根據提取的特征信息生成病變分級信息，上述病變分級信息包括病變分級信息、病變的病灶種類、病灶位置和病變的病灶數量；通過上述病變分級信息構建輸出信息。該實施方式提高了分級信息的準確性。

技術領域

本申請實施例涉及數據處理技術領域，具體涉及圖像處理技術領域，尤其涉及用于獲取信息的方法及裝置。

背景技術

視網膜病變(Diabetic Retinopathy，DR)和黃斑水腫(Diabetic Macular Edema，DME)是糖尿病患者常見的兩種眼科疾病(以下統稱為糖網病)。糖網病的診斷主要基于醫生對患者眼底圖像的檢查。根據DR和DME的分級標準對眼底圖像進行分析，進而綜合評估病情并確定治療方案。

當前已有的糖網病自動分級和分析方法只能給出DR和DME的分級結果。

發明內容

本申請實施例的目的在于提出了用于獲取信息的方法及裝置，來解決以上背景技術部分提到的技術問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于獲取信息的方法，該方法包括：獲取眼底圖像；將眼底圖像導入預先訓練的病變分級模型得到病變分級信息，其中，上述病變分級模型用于對眼底圖像包含的病灶圖像進行特征信息提取，并根據提取的特征信息生成病變分級信息，上述病變分級信息包括病變分級信息、病變的病灶種類、病灶位置和病變的病灶數量；通過上述病變分級信息構建輸出信息。

在一些實施例中，上述將眼底圖像導入預先訓練的病變分級模型得到病變分級信息包括：從眼底圖像中提取第一病灶圖像的位置信息，上述第一病灶圖像包括以下至少一項：靜脈環圖像、靜脈串珠圖像、新生血管圖像；從眼底圖像中提取第二病灶圖像的區域信息，上述第二病灶圖像包括以下至少一項：視杯視盤圖像、微血管瘤圖像、出血斑圖像、滲出斑圖像、棉絨斑圖像；基于上述位置信息和區域信息，確定眼底圖像的病變分級信息。

在一些實施例中，上述基于上述位置信息和區域信息，確定眼底圖像的病變分級信息包括：對眼底圖像中的視網膜病變圖像和黃斑水腫圖像進行數據處理，得到視網膜病變的初始分級信息和黃斑水腫的初始分級信息；分別建立上述視網膜病變的初始分級信息、黃斑水腫的初始分級信息分別與位置信息和區域信息之間的匹配關系，通過上述匹配關系分別構建視網膜病變的病變分級信息和黃斑水腫的病變分級信息。

在一些實施例中，上述方法還包括建立病變分級模型的步驟，上述建立病變分級模型的步驟包括：從基準病灶圖像集合中提取基準病灶圖像，從基準病灶圖像中提取第一基準病灶圖像，通過第一基準病灶圖像訓練得到病灶檢測子模型，上述第一基準病灶圖像包含第一病灶圖像和對應第一病灶圖像的位置信息，上述第一病灶圖像包括以下至少一項：靜脈環圖像、靜脈串珠圖像、新生血管圖像，上述病灶檢測子模型用于識別第一病灶圖像，并輸出對應第一病灶圖像的位置信息；從基準病灶圖像中提取第二基準病灶圖像，通過第二基準病灶圖像訓練得到病灶分割子模型，上述第二基準病灶圖像包含第二病灶圖像和對應第二病灶圖像的區域信息，上述第二病灶圖像包括以下至少一項：視杯視盤圖像、微血管瘤圖像、出血斑圖像、滲出斑圖像、棉絨斑圖像，上述病灶分割子模型用于識別第二病灶圖像，并輸出確定對應第二病灶圖像的區域信息；建立基準眼底圖像、位置信息和區域信息分別與視網膜病變的分級信息和黃斑水腫的分級信息之間的對應關系，通過對應關系訓練得到病變分級子模型，上述病變分級模型用于基于對應關系輸出視網膜病變的分級信息和/或黃斑水腫的分級信息。

在一些實施例中，上述通過第一基準病灶圖像訓練得到病灶檢測子模型包括：從第一基準病灶圖像中提取第一病灶圖像和對應第一病灶圖像的位置信息；建立第一病灶圖像與位置信息之間的第一對應關系；利用機器學習方法，基于上述第一對應關系，訓練得到病灶檢測子模型。