[發明專利]視網膜血管測量

在審

• 申請號: 202080013842.4
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN113439278A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 許為寧;李夢莉;徐德江;黃天蔭;張艷蕾
• 申請（專利權）人: 新加坡國立大學;新加坡保健服務集團有限公司
• 主分類號: G06N3/02
• 分類號: G06N3/02
• 代理公司: 北京匯知杰知識產權代理有限公司 11587
• 代理人: 李潔;董江虹

1.一種用于訓練用于自動視網膜血管測量的神經網絡的方法，包括：

接收多個眼底圖像；

預處理所述眼底圖像以使所述眼底圖像的圖像特征歸一化；以及

在經預處理的眼底圖像上訓練多層神經網絡，所述神經網絡包括卷積單元、與過渡單元交替用于對由所述神經網絡確定的圖像特征進行下采樣的多個密集塊、以及全連接單元，其中每個密集塊包括一系列裝有多個卷積的cAdd單元，并且每個過渡層包括具有池化的卷積。

2.根據權利要求1所述的方法，還可以包括將每個cAdd單元的輸入通道分組為非重疊群組并且將所述cAdd單元的輸出添加到所述非重疊群組中的一個，由此形成到所述系列中的下一個cAdd單元的輸入，并且對于所述cAdd單元中的連續的cAdd單元，所述系列中的前一個cAdd單元的輸出被添加到所述非重疊群組中的一個不同的群組。

3.根據權利要求1或2所述的方法，還包括：

自動檢測每個眼底圖像中的視神經盤的中心；以及

將相應的圖像裁剪到以視神經盤中心為中心的預先確定的尺寸的區域。

4.根據權利要求1至2所述的方法，其中預處理所述眼底圖像包括將全局對比度歸一化應用于每個眼底圖像。

5.根據權利要求3所述的方法，其中預處理所述眼底圖像還包括使用預先確定的大小的核進行中值濾波。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其中在所述多個密集塊中存在五個密集塊。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法，其中每個密集塊包括一系列裝有兩種類型的卷積的cAdd單元。

8.根據權利要求7所述的方法，其中所述兩種類型的卷積包括1x1卷積和3x3卷積。

9.根據權利要求1至8中任一項所述的方法，其中每個過渡層的卷積是1x1卷積。

10.一種量化視網膜眼底圖像的血管口徑的方法，包括：

接收視網膜眼底圖像；以及

將根據權利要求1至9中任一項訓練的神經網絡應用到所述視網膜眼底圖像。

11.一種用于訓練神經網絡以生成視網膜血管測量結果的計算機系統，包括：

存儲器；以及

至少一個處理器，所述存儲器存儲多層神經網絡和指令，所述指令當由所述至少一個處理器執行時導致所述至少一個處理器：

接收多個眼底圖像；

預處理所述眼底圖像以使所述眼底圖像的圖像特征歸一化；以及

在經預處理的眼底圖像上訓練所述神經網絡，所述神經網絡包括卷積單元、與過渡單元交替用于對由所述神經網絡確定的圖像特征進行下采樣的多個密集塊、以及全連接單元，其中每個密集塊包括一系列裝有多個卷積的cAdd單元，并且每個過渡層包括具有池化的卷積。

12.根據權利要求11所述的計算機系統，其中所述指令還導致所述處理器將每個cAdd單元的輸入通道分組為非重疊群組并且將所述cAdd單元的輸出添加到所述非重疊群組中的一個，由此形成到所述系列中的下一個cAdd單元的輸入，并且對于所述cAdd單元中的連續的cAdd單元，所述系列中的前一個cAdd單元的輸出被添加到所述非重疊群組中的一個不同的群組。

13.根據權利要求11或12所述的計算機系統，其中所述指令還導致所述處理器：

自動檢測每個眼底圖像中的視神經盤的中心；以及

將相應的圖像裁剪到以視神經盤中心為中心的預先確定的尺寸的區域。

14.根據權利要求11至13中任一項所述的計算機系統，其中所述指令導致所述處理器通過將全局對比度歸一化應用于每個眼底圖像來預處理所述眼底圖像。