[發明專利]一種糖尿病視網膜圖像病變檢測方法

在審

• 申請號: 201910012785.7
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109691980A
• 公開（公告）日: 2019-04-30
• 發明（設計）人: 高俊山;劉夢穎;鄧立為
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: A61B3/14
• 分類號: A61B3/14;A61B3/12;A61B5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種糖尿病視網膜圖像病變檢測方法，包括以下步驟：A、圖像采集設備采集視網膜圖像并進行預處理；B、將預處理后的圖像進行分割，分割成多個子圖像；C、對每個子圖像進行特征提取，并輸入至卷積神經網絡CNN模型中進行處理后輸出清晰圖像；D、將輸出的清晰圖像發送至視網膜缺陷數據庫中進行自動匹配，本發明采用的檢測方法操作簡單，精確度高，有效地提高了檢測的準確性和時效性。

技術領域

本發明涉及視網膜圖像檢測技術領域，具體為一種糖尿病視網膜圖像病變檢測方法。

背景技術

視網膜視部常簡稱視網膜，為一層柔軟而透明的膜，緊貼在脈絡膜內面，有感受光刺激的作用。視網膜厚度不一，一般為0.4mm，視盤邊緣最厚，約0.5mm，中央凹最薄，為0.1mm，至鋸齒緣為0.15mm。視網膜主要由色素上皮細胞、視細胞、雙極細胞、節細胞、水平細胞、無長突細胞、網間細胞和Muller細胞等組成。這些細胞及其突起排列有序，可據此將視網膜自外向內分為10層。①色素上皮層：由單層色素上皮細胞構成；②視桿視錐層：由視桿細胞和視錐細胞的外突構成；③外界膜：由Muller細胞的外突末端連接而成；④外核層：由視桿細胞和視錐細胞的細胞體組成；⑤外網層：由視桿細胞和視錐細胞的內突及雙極細胞的樹突構成；⑥內核層：由雙極細胞、水平細胞、無長突細胞和Muller細胞的胞體構成；⑦內網層：由雙極細胞的軸突和無長突細胞及節細胞的樹突構成；⑧節細胞層：由節細胞的胞體組成；⑨神經纖維層：由節細胞的軸突組成；⑩內界膜：為Müller細胞的內突末端連接而成。

糖尿病視網膜病變時美國和歐洲人口中最重要的致病眼疾。據世界衛生組織預測，到2030年，全球視網膜病變患者將增加到3.66億，糖尿病防治將成為一個更為嚴重的世界性問題。

研究表明，對糖尿病視網膜病變患者進行早期診斷和治療能有效防止視覺的損失以及失明，而防治的關鍵則是通過眼底照相檢查，定期隨訪發現病情的進展，及時進行激光干預治療。但是目前世界上超過50％的患者沒有接受任何形式的眼部檢查，基于眼底圖像的糖尿病視網膜病變檢查工作基本還是靠眼科醫生的肉眼觀察進行。

近年來，隨著計算機輔助診斷技術的發展，基于計算機視覺的相關技術已經在肝臟疾病、呼吸系統疾病的影像診斷中得到開發和應用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種糖尿病視網膜圖像病變檢測方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種糖尿病視網膜圖像病變檢測方法，包括以下步驟：

A、圖像采集設備采集視網膜圖像并進行預處理；

B、將預處理后的圖像進行分割，分割成多個子圖像；

C、對每個子圖像進行特征提取，并輸入至卷積神經網絡CNN模型中進行處理后輸出清晰圖像；

D、將輸出的清晰圖像發送至視網膜缺陷數據庫中進行自動匹配。

優選的，所述步驟A中預處理方法如下：

a、將采集的視網膜圖像的像素根據亮度值分成若干個圖層，每個圖層的亮度均不同，并將每個圖層按亮度值，由高到低進行排列，且每一圖層中的圖像的邊界都是由閉合曲線構成；

b、對于亮度最低的圖層以及亮度最大的圖層，先單獨進行直方圖均衡化處理，再去除背景噪聲，最后進行噪點去除；

c、將處于最低亮度和最高亮度中間的圖層先去除噪點，再去除背景噪聲，最后進行直方圖均衡化處理；

d、最后將處理過后的所有圖層合并為一幅圖像增強后的圖像。

優選的，所述步驟B中圖像分割方法如下：

a、獲取待分割圖像對應的第一分割圖像，第一分割圖像為對待分割圖像進行超分割后所形成的，第一分割圖像中包括多個區域；