[發明專利]用于眼底圖像識別模型的訓練數據生成方法及設備

有效

• 申請號: 202011372347.0
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112365493B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 郭子揚;李明;周喆媛;熊健皓;趙昕;和超;張大磊
• 申請（專利權）人: 北京鷹瞳科技發展股份有限公司;上海鷹瞳醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/10;G06T5/50;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 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

1.一種用于眼底圖像識別模型的訓練數據生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、獲取不同域的第一眼底圖像和第二眼底圖像；

步驟2、獲得所述第一眼底圖像和所述第二眼底圖像的灰度圖像；

步驟3、去除所述灰度圖像中眼底區域以外的背景區域并重整維度得到銳化的灰度圖像；

步驟4、對所述銳化的灰度圖像進行傅里葉變換處理，得到第一頻譜數據和第二頻譜數據；

步驟5、獲取所述第一頻譜數據中的模信號和所述第二頻譜數據中的模信號；

步驟6、利用、及權重數據β得到融合模信號；

步驟7、利用所述融合模信號和所述第一頻譜數據的高頻部分進行反向傅立葉變換得到融合眼底圖像；

步驟8、在所述融合眼底圖像和所述第二眼底圖像中分別選取部分圖像組合成混合圖像作為訓練數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述第一眼底圖像的第一標注數據和所述第二眼底圖像的第二標注數據；

在所述第一標注數據和所述第二標注數據中選取與所述部分圖像相應的部分標注數據組合成針對所述混合圖像的混合標注數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述標注數據是針對眼底血管的標注。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，，β為掩膜，其中包括一個邊長隨機的正方形區域。

5.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，利用所述融合模信號和所述第一頻譜數據的高頻部分進行反向傅立葉變換得到融合眼底圖像具體包括：

獲取所述第一頻譜數據中的角信號；

對[,]進行反向傅立葉變換便得到融合眼底圖像。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述融合眼底圖像和所述第二眼底圖像中選取部分圖像組合成混合圖像作為訓練數據具體包括：

分別將所述融合眼底圖像和所述第二眼底圖像劃分為多個圖像塊；

在所述融合眼底圖像和所述第二眼底圖像中均勻且隨機地選取所述圖像塊；

將選取的圖像塊組合成混合圖像。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，通過如下方式將選取的圖像塊組合成混合圖像：

，

其中λ是符合貝塔分布的隨機系數，表示從所述融合眼底圖像中選取的若干圖像塊，表示從所述第二眼底圖像中選取的若干圖像塊。

8.一種眼底圖像識別模型訓練方法，其特征在于，包括：

獲取不同域的第一眼底圖像、第二眼底圖像、根據權利要求1-7中任一項所述方法生成的混合圖像，以及相應的標注數據；

利用所述第一眼底圖像、第二眼底圖像、所述混合圖像以及相應的標注數據對神經網絡模型進行訓練。

9.一種用于眼底圖像識別模型的訓練數據生成設備，其特征在于，包括：至少一個處理器；以及與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一個處理器執行的指令，所述指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器執行如權利要求1-7中任意一項所述的用于眼底圖像識別模型的訓練數據生成方法。

10.一種眼底圖像識別模型訓練設備，其特征在于，包括：至少一個處理器；以及與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一個處理器執行的指令，所述指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器執行如權利要求8所述的眼底圖像識別模型訓練方法。