[發明專利]眼底盤沿寬度確定方法、青光眼疾病診斷裝置和系統有效
| 申請號: | 201811466223.1 | 申請日: | 2018-12-03 |
| 公開(公告)號: | CN109549619B | 公開(公告)日: | 2021-11-16 |
| 發明(設計)人: | 陳李健;黃燁霖;熊健皓;趙昕;張大磊 | 申請(專利權)人: | 上海鷹瞳醫療科技有限公司 |
| 主分類號: | A61B3/10 | 分類號: | A61B3/10;A61B3/12 |
| 代理公司: | 北京泛華偉業知識產權代理有限公司 11280 | 代理人: | 王勇 |
| 地址: | 200030 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 眼底 寬度 確定 方法 青光眼 疾病診斷 裝置 系統 | ||
1.一種眼底盤沿寬度確定方法,其特征在于,包括如下步驟:
獲取眼底圖像;
在所述眼底圖像中識別視盤區域和視杯區域;
根據識別的所述視盤區域的中心點的位置和所述視杯區域的中心點的位置確定平均點;
基于所述平均點的位置確定盤沿寬度值;
其中所述平均點的坐標是通過對視盤區域的中心點坐標和視杯區域中心點坐標求和并取平均得到的;
所述盤沿寬度值是指從平均點出發向眼底圖像中任何一個方位生成的一條直線或者從眼底圖像邊緣的任何一個位置出發向平均點生成的一條直線與所述視盤區域的邊緣的交點以及該直線與所述視杯區域的邊緣的交點之間的距離。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據在所述眼底圖像中識別視盤區域和視杯區域,包括:
利用第一機器學習模型從所述眼底圖像中識別出包含視盤的有效區域;
利用第二機器學習模型從所述有效區域中識別出視盤區域;
利用第三機器學習模型從所述有效區域中識別出視杯區域。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述平均點的位置確定盤沿寬度,包括:
在水平方向確定經過所述平均點的橫向直線;
確定所述橫向直線與所述視盤區域的輪廓的第一交點,以及所述橫向直線與所述視杯區域的輪廓的第二交點;
計算所述眼底圖像中同一側的所述第一交點與所述第二交點的距離作為橫向盤沿寬度值;
和/或
在豎直方向確定經過所述平均點的縱向直線;
確定所述縱向直線與所述視盤區域的輪廓的第三交點,以及所述縱向直線與所述視杯區域的輪廓的第四交點;
計算所述眼底圖像中同一側的所述第三交點與所述第四交點的距離作為縱向盤沿寬度值。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述平均點的位置確定盤沿寬度,包括:
在多個設定方向上確定經過所述平均點的多條直線;
分別確定所述多條直線與所述視盤區域的輪廓的第五交點,以及所述多條直線與所述視杯區域的輪廓的第六交點;
分別計算同一條直線上的所述第五交點與所述第六交點間的距離得到多個盤沿寬度值;
獲取所述多個盤沿寬度值中的最小值作為所述多個設定方向所在側的盤沿寬度。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述盤沿寬度值包括上方盤沿寬度值、下方盤沿寬度值、左側盤沿寬度值和右側盤沿寬度值。
6.一種眼底盤沿寬度確定裝置,其特征在于,包括:
獲取單元,用于獲取眼底圖像;
區域識別單元,用于在所述眼底圖像中識別視盤區域和視杯區域;
平均點確定單元,用于根據識別的所述視盤區域的中心點的位置和所述視杯區域的中心點的位置確定平均點;
盤沿確定單元,用于基于所述平均點的位置確定盤沿寬度值;
其中所述平均點的坐標是通過對視盤區域的中心點坐標和視杯區域中心點坐標求和并取平均得到的;
所述盤沿寬度值是指從平均點出發向眼底圖像中任何一個方位生成的一條直線或者從眼底圖像邊緣的任何一個位置出發向平均點生成的一條直線與所述視盤區域的邊緣的交點以及該直線與所述視杯區域的邊緣的交點之間的距離。
7.一種電子設備,其特征在于,包括:至少一個處理器以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器;其中,所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令,所述指令被所述至少一個處理器執行,以使所述至少一個處理器執行權利要求1-5 中任一項所述的眼底盤沿寬度確定方法。
8.一種青光眼圖像判斷裝置,其特征在于,包括:
眼底盤沿寬度確定單元,用于根據權利要求1-5中任一項所述的方法確定盤沿寬度值;
判斷單元,用于根據所述盤沿寬度值確定所述眼底圖像是否為青光眼圖像。
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