[發(fā)明專利]眼底視網(wǎng)膜血管識別及量化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010134390.7 | 申請日： | 2020-02-29 |
| 公開（公告）號： | CN111340789A | 公開（公告）日： | 2020-06-26 |
| 發(fā)明（設計）人： | 柳楊;王瑞;王立龍;呂彬;呂傳峰 | 申請（專利權(quán)）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T7/62;A61B3/12;G06N3/04 |
| 代理公司： | 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202 | 代理人： | 熊永強;彭程 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 眼底 視網(wǎng)膜 血管 識別 量化 方法 裝置 設備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請?zhí)峁┝艘环N眼底視網(wǎng)膜血管識別及量化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中方法包括：將原始眼底圖像輸入預訓練的U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行處理，得到目標特征圖；基于目標特征圖進行視盤分割；對原始眼底圖像進行分割，獲取動靜脈血管識別結(jié)果；基于視盤分割結(jié)果進行感興趣區(qū)域定位；根據(jù)動靜脈血管識別結(jié)果提取血管中心線，檢測血管中心線中的關(guān)鍵點，去除關(guān)鍵點以得到多個相互獨立的血管段，并對各血管段上的動靜脈類別信息進行修正；基于提取出的血管中心線，獲取類別信息修正后的各血管段的血管直徑，然后對感興趣區(qū)域內(nèi)的動靜脈血管進行量化。本申請實施例有利于提高眼底視網(wǎng)膜動靜脈血管識別精度，進而提高量化精度。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種眼底視網(wǎng)膜血管識別及量化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
眼底視網(wǎng)膜動靜脈血管一直是醫(yī)學研究的重點領(lǐng)域，尤其是距離視盤中心1pd-1.5pd(Papillary Diameter，視盤直徑)范圍內(nèi)的眼底視網(wǎng)膜動靜脈血管，二者的管徑比或形態(tài)的變化是許多系統(tǒng)性和血液性疾病早期診斷的依據(jù)，例如心血管疾病、糖尿病、高血壓等。計算眼底視網(wǎng)膜動靜脈血管的管徑比需要對動靜脈血管進行精確分類，傳統(tǒng)的眼底視網(wǎng)膜診斷，是憑借醫(yī)生觀察眼底圖像，通過自身醫(yī)學經(jīng)驗得出診斷結(jié)果，這種方式耗時較長，且工作量大，動靜脈血管的識別和分類受主觀性影響較大。隨著計算機圖像處理技術(shù)的發(fā)展，目前利用眼底彩照進行眼底視網(wǎng)膜血管提取的較多，由于眼底彩照具有亮度不均勻、血管及背景色彩交錯復雜、動靜脈差別小等特點，給動靜脈血管識別和分類造成一定困難，而現(xiàn)有動靜脈血管自動識別的研究主要依據(jù)色彩或血管的部分結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了局部動靜脈血管識別，但其識別精度仍然有限，進而導致量化精度較低。
發(fā)明內(nèi)容
針對上述問題，本申請?zhí)峁┝艘环N眼底視網(wǎng)膜血管識別及量化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，有利于提高眼底視網(wǎng)膜動靜脈血管識別精度，進而提高量化精度。
為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例第一方面提供了一種眼底視網(wǎng)膜血管識別及量化方法，該方法包括：
將原始眼底圖像輸入預訓練的U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行處理，得到多個尺度的目標特征圖；
基于所述目標特征圖進行視盤分割，獲得視盤分割結(jié)果；
采用預訓練的級聯(lián)分割網(wǎng)絡模型對所述原始眼底圖像進行分割，獲得動靜脈血管識別結(jié)果；
基于視盤分割結(jié)果進行感興趣區(qū)域定位，獲得感興趣區(qū)域定位結(jié)果；
根據(jù)動靜脈血管識別結(jié)果提取血管中心線，采用鄰域連通性判定方法檢測血管中心線中的關(guān)鍵點，去除所述關(guān)鍵點以得到多個相互獨立的血管段，并對各血管段上的動靜脈類別信息進行修正，得到動靜脈類別信息修正后的各血管段；
基于動靜脈類別信息修正后的各血管段的血管中心線，采用邊界探測的方法獲取動靜脈類別信息修正后的各血管段的血管直徑，根據(jù)所述血管直徑計算感興趣區(qū)域內(nèi)動脈血管和靜脈血管的直徑比值。
結(jié)合第一方面，在一種可能的實施方式中，所述將原始眼底圖像輸入預訓練的U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行處理，得到多個尺度的目標特征圖，包括：
將所述原始眼底圖像輸入所述U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的編碼器部分進行關(guān)鍵特征提取，得到一高維特征圖；
將所述高維特征圖輸入所述U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的解碼器部分進行上采樣操作，輸出多個尺度的目標特征圖。
結(jié)合第一方面，在一種可能的實施方式中，所述將所述原始眼底圖像輸入所述U型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的編碼器部分進行關(guān)鍵特征提取，得到一高維特征圖，包括：
對所述原始眼底圖像進行卷積處理以提取關(guān)鍵特征，得到與所述原始眼底圖像尺寸相同的特征圖；
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