[發(fā)明專利]修改用于深度學習模型的視網(wǎng)膜眼底圖像的方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201880047123.7
• 申請日: 2018-07-24
• 公開（公告）號: CN110914835A
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發(fā)明（設計）人: 許為寧;李夢莉;林勇山;黃天蔭;張書維
• 申請（專利權）人: 新加坡國立大學;新加坡保健服務集團私人有限公司
• 主分類號: G06K9/36
• 分類號: G06K9/36;A61F9/00
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 羅婷婷;林蕾

1.一種修改用于深度學習模型的視網(wǎng)膜眼底圖像的方法，所述方法包括：

(i)將視網(wǎng)膜眼底圖像轉換為二值圖像，所述視網(wǎng)膜眼底圖像的像素被轉換為所述二值圖像的低強度經(jīng)修改像素和高強度經(jīng)修改像素；

(ii)確定所述低強度經(jīng)修改像素與所述高強度經(jīng)修改像素之間的第一邊界；

(iii)從所述第一邊界移除離群邊界值，并且根據(jù)剩余邊界值構建第二邊界；

(iv)標識所述視網(wǎng)膜眼底圖像的在所述第二邊界之內(nèi)的像素；以及

(v)構建用于所述深度學習模型的經(jīng)修改的視網(wǎng)膜眼底圖像，所述經(jīng)修改的視網(wǎng)膜眼底圖像包括所標識的像素。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中，所述視網(wǎng)膜眼底圖像是灰度圖像。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，進一步包括：在(i)中轉換所述視網(wǎng)膜眼底圖像之前，使用綠色通道值將彩色視網(wǎng)膜眼底圖像轉換為灰度視網(wǎng)膜眼底圖像。

4.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，其中，(i)中轉換所述視網(wǎng)膜眼底圖像包括：將所述視網(wǎng)膜眼底圖像的對應強度值低于預定強度閾值的像素分類為所述低強度經(jīng)修改像素，并且將所述視網(wǎng)膜眼底圖像的對應強度值高于所述預定強度閾值的像素分類為所述高強度經(jīng)修改像素。

5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其中，所述低強度經(jīng)修改像素中的每一者的強度值為0，并且所述高強度修改像素中的每一者的強度值為255。

6.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，其中，(i)中轉換所述視網(wǎng)膜眼底圖像使用二分類大津算法來執(zhí)行。

7.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，進一步包括：在(i)中轉換所述視網(wǎng)膜眼底圖像之前，將所述視網(wǎng)膜眼底圖像的像素強度的上限設定為預設的最大強度。

8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其中，所述最大強度被預設為50。

9.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，進一步包括：在(ii)中確定所述第一邊界之前，根據(jù)極坐標限定所述二值圖像。

10.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，其中，所述高強度經(jīng)修改像素位于所述第一邊界之內(nèi)，并且所述低強度經(jīng)修改像素位于所述第一邊界之外。

11.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，其中，確定所述第一邊界包括：根據(jù)用極坐標表示的邊界值來限定所述第一邊界。

12.根據(jù)權利要求11所述的方法，其中，移除離群邊界值包括：

根據(jù)所述邊界值計算平均徑向值；以及

移除徑向值未限定或偏離所述平均徑向值的邊界值。

13.根據(jù)權利要求12所述的方法，其中，偏離所述平均徑向值超過10個單位的邊界值被移除。

14.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，進一步包括：對所述剩余邊界值應用二次回歸以構建所述第二邊界。

15.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，進一步包括：在(iv)中標識所述像素之前，以笛卡爾坐標限定所述第二邊界。

16.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，其中，構建所述經(jīng)修改的視網(wǎng)膜眼底圖像包括：

將所標識的像素復制到所述第二邊界中；以及

用所述經(jīng)修改的視網(wǎng)膜眼底圖像的背景來填充所述第二邊界內(nèi)的未占用像素。

17.根據(jù)任一前述權利要求所述的方法，進一步包括：將所述經(jīng)修改的視網(wǎng)膜眼底圖像重新調(diào)節(jié)為512×512像素。