[發(fā)明專利]基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法和系統(tǒng)

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• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112634221A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設計）人: 徐帆;唐寧寧;蔣莉;唐芬;呂健;黃光怡;何文靜
• 申請（專利權）人: 廣西壯族自治區(qū)人民醫(yī)院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 南寧東之智專利代理有限公司 45128
• 代理人: 嚴涓逢;汪治興

1.基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：所述角膜層次包括上皮細胞層、上皮下神經(jīng)纖維叢、前彈力層、角膜基質層、后彈力層和內皮細胞層；

包括如下步驟:

步驟S1：獲取患者信息及對應的多張第一角膜圖像；

步驟S2：對所述第一角膜圖像進行清晰度檢測，選取清晰度符合要求的多張第二角膜圖像；

步驟S3：基于圖像特征判斷當前第二角膜圖像的角膜層次是否可識別，若是，則進入步驟S4，若否，則進入步驟S6；

步驟S4：識別當前第二角膜圖像的角膜層次；及

步驟S5：識別當前第二角膜圖像是否有病變；

步驟S6：獲取當前第二角膜圖像的深度數(shù)值，并判別當前第二角膜圖像的角膜層次；及

步驟S7：識別當前第二角膜圖像是否存在異常。

2.如權利要求1中所述基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：上述步驟S6具體包括如下步驟：

步驟S61：使用模板匹配算法，在當前第二角膜圖像的特定區(qū)域獲取對應的深度數(shù)值；及

步驟S62：基于深度數(shù)值預測當前第二角膜圖像的角膜層次。

3.如權利要求2中所述基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：上述步驟S6還包括如下步驟：

步驟S63：基于對應的深度數(shù)值，對步驟S4已經(jīng)識別角膜層次的第二角膜圖像和當前第二角膜圖像進行排序；

步驟S64：基于排序的多張第二角膜圖像的深度數(shù)值，計算當前第二角膜圖像對應角膜層次的置信度；及

步驟S65：基于置信度判別當前第二角膜圖像的角膜層次。

4.如權利要求3中所述基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：所述角膜層次包括前彈力層和后彈力層；

上述步驟S7具體包括如下步驟：

步驟S71：判斷當前第二角膜圖像是否位于前彈力層或后彈力層，若是，則進入步驟S72，若否，則進入步驟S73；

步驟S72：識別當前第二角膜圖像的角膜層次的毗鄰角膜層次的異常狀態(tài)，以判定當前第二角膜圖像的異常狀態(tài)；及

步驟S73：連續(xù)掃描，判斷出現(xiàn)異常的圖像數(shù)量，若超過3張，則判定病變，若小于3張，則提示異常。

5.如權利要求1中所述基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：還包括：

步驟S8：基于識別的多個角膜層次和病變進行三維圖像化顯示，并在相應區(qū)域顯示異常和病變。

6.如權利要求5中所述基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：上述步驟S8具體包括如下步驟：

步驟S81：將多張第二角膜圖像映射至角膜矢狀切面示意圖中，滾動實時顯示所示第二角膜圖像所在立體深度及其層次定位；及

步驟S82：根據(jù)角膜層次中出現(xiàn)異常的深度坐標構建三維熱力圖，彩色化顯示各層次病變分布概率。

7.如權利要求5中所述基于圖像和深度的角膜層次識別及病變定位方法，其特征在于：還包括：

步驟S9：基于識別的多個角膜層次，導出角膜層次的樹型組織結構圖，并根據(jù)類別批量導出原始圖片。