[發明專利]用于確定黃斑中心凹位置的方法及裝置

在審

• 申請號: 202011145115.1
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112150463A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 王兆瑋;王磊;楊葉輝
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/64;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/00
• 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

本申請公開了一種用于確定黃斑中心凹位置的方法和裝置，涉及智慧醫療、計算機視覺等人工智能技術領域。具體實現方案為：從待處理的眼底圖像中確定出特征區域，特征區域包括眼底圖像中的視盤區域和血管區域；采用預先訓練的位置預測模型，估計出特征區域中每個特征點相對于黃斑中心凹預測位置的相對位移；基于每個特征點的位置信息以及該特征點的相對位移，在眼底圖像中確定出該特征點對應的映射點，得到映射點集合；基于映射點集合中每個映射點的位置信息，確定黃斑中心凹的位置。提高了黃斑中心凹的定位準確度，并可以避免病變遮擋對于定位準確度的影響。

技術領域

本申請公開了一種用于確定黃斑中心凹位置的方法及裝置，涉及人工智能技術領域，具體涉及智慧醫療、計算機視覺領域。

背景技術

人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，既有硬件層面的技術也有軟件層面的技術。人工智能硬件技術一般包括如傳感器、專用人工智能芯片、云計算、分布式存儲、大數據處理等技術；人工智能軟件技術主要包括計算機視覺技術、語音識別技術、自然語言處理技術以及機器學習/深度學習、大數據處理技術、知識圖譜技術等幾大方向。

黃斑中心凹定位技術在眼底篩查項目、多種病變分類等項目發揮著十分重要的作用，相關技術中確定眼底圖像中黃斑中心凹的方法，通常包括如下三種：1)通過檢測像素明暗變化來定位黃斑中心凹的位置；2)利用視盤亮度較高的特點通過閾值法定位視盤，然后搜索視盤周邊區域，利用形態學和特征提取技術定位黃斑中心，最后提取黃斑區感興趣區域；3)神經網絡檢測黃斑中心凹，在原圖基礎上生成以標記的中心凹為中心的高斯heatmap(熱圖)，然后采用分割網絡去學習原圖的高斯heatmap，并從眼底圖像中尋找heatmap置信度最高的點，從而推導出黃斑中心凹的位置。以上三種方法對于黃斑中心凹的定位準確度較低。

發明內容

提供了一種用于確定黃斑中心凹位置的方法、裝置、設備以及存儲介質。

根據第一方面，提供了一種用于確定黃斑中心凹位置的方法，該方法包括：從待處理的眼底圖像中確定出特征區域，特征區域包括眼底圖像中的視盤區域和血管區域；采用預先訓練的位置預測模型，估計出特征區域中每個特征點相對于黃斑中心凹預測位置的相對位移；基于每個特征點的位置信息以及該特征點的相對位移，在眼底圖像中確定出該特征點對應的映射點，得到映射點集合；基于映射點集合中每個映射點的位置信息，確定黃斑中心凹的位置。

在一些實施例中，基于映射點集合中每個映射點的位置信息，確定黃斑中心凹的位置，包括：采用預設的滑窗遍歷眼底圖像，將框選映射點數量最多的滑窗的中心點的位置確定為黃斑中心凹的位置。

在一些實施例中，基于映射點集合中每個映射點的位置信息，確定黃斑中心凹的位置之前，方法還包括：響應于映射點對應的特征點的數量小于預設閾值，將該映射點從映射點集合中刪除。

在一些實施例中，基于映射點集合中每個映射點的位置信息，確定黃斑中心凹的位置之前，方法還包括：響應于映射點的位置處于預設區域之外，將該映射點從映射點集合中刪除。

在一些實施例中，該方法還包括：基于特征區域以及特征點的相對于黃斑中心凹預測位置的相對位移，生成特征圖像，特征圖像的尺寸與眼底圖像一致，特征圖像為三通道圖像，其中，第一通道中各像素點的第一特征值用于表征該像素點為特征點的置信度；第二通道中各特征點的第二特征值用于表征該特征點相對于黃斑中心凹預測位置的橫向相對位移；第三通道中各特征點的第三特征值用于表征該特征點相對于黃斑中心凹預測位置的縱向相對位移；以及，輸出特征圖像。

在一些實施例中，基于每個特征點的位置信息以及該特征點的相對位移，在眼底圖像中確定出該特征點對應的映射點，包括：在特征圖像中，將每個特征點映射至該特征點的相對位移指向的像素點，將該像素點確定為該特征點對應的映射點；將映射點在特征圖像中的位置確定為映射點在眼底圖像中的位置。