[發明專利]角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202110773694.2
• 申請日: 2021-07-08
• 公開（公告）號: CN113591601A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 洪晶;秦曉冉;彭榮梅;程健;陳煒
• 申請（專利權）人: 北京大學第三醫院（北京大學第三臨床醫學院）;中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 謝志超

本發明提供一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法及裝置，該方法包括：獲取待識別的角膜共聚焦圖像；將所述角膜共聚焦圖像輸入到菌絲?神經纖維分割模型，根據所述菌絲?神經纖維分割模型輸出預分割結果圖；對預分割結果圖進行自動修正得到最終分割結果圖；根據所述最終分割結果圖判斷是否存在菌絲。本發明提供的角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法及裝置，通過將角膜共聚焦圖像輸入到菌絲?神經纖維分割模型，根據菌絲?神經纖維分割模型輸出預分割結果圖，對預分割結果圖進行自動修正得到最終分割結果圖，根據最終分割結果圖判斷是否存在菌絲，實現對圖像中菌絲和神經纖維的準確區分，由此可以實現角膜共聚焦圖像中菌絲的自動化準確識別。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理技術領域，尤其涉及一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法及裝置。

背景技術

角膜共聚焦圖像中菌絲的出現是判斷真菌性角膜炎的重要依據，但有時角膜共聚焦圖像中菌絲和神經纖維會同時存在，菌絲和神經纖維都是線狀結構，形態類似、很難區分，需要很有經驗的眼科醫生找準兩者的不同點，仔細辨別，因此可能會由于不同醫生的主觀經驗不同，造成漏診和誤診?，F有技術沒有考慮菌絲和神經纖維的區分技術，然而這正是菌絲識別的難點所在。

發明內容

為解決現有技術中的問題，本發明提供一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法及裝置。

本發明提供一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，包括：獲取待識別的角膜共聚焦圖像；將所述角膜共聚焦圖像輸入到菌絲-神經纖維分割模型，根據所述菌絲-神經纖維分割模型輸出預分割結果圖；其中，所述菌絲-神經纖維分割模型是以角膜共聚焦圖像樣本作為輸入、以所述角膜共聚焦圖像樣本中每個像素點屬于菌絲區域、神經纖維區域或背景區域的標注結果作為輸出標簽，進行機器學習訓練得到的；對所述預分割結果圖進行自動修正得到最終分割結果圖；根據所述最終分割結果圖判斷是否存在菌絲。

根據本發明提供的一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，在所述獲取待識別的角膜共聚焦圖像之前，所述方法還包括：獲取所述角膜共聚焦圖像樣本，以及基于所述角膜共聚焦圖像樣本沿著菌絲和/或神經纖維的中線分別進行描繪獲取區域標注圖像樣本；其中，所述區域標注圖像樣本中表示菌絲和神經纖維的像素具有不同的像素值。

根據本發明提供的一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，所述對所述預分割結果圖進行自動修正得到最終分割結果圖，具體包括：獲取所述預分割結果圖中的各個菌絲分段和各個神經纖維分段；計算所述菌絲分段和所述神經纖維分段的預設特征指標，并將所述預設特征指標和預設特征指標的閾值進行比較，根據比較結果對所述預分割結果圖中所述菌絲分段和所述神經纖維分段進行類別修正，得到所述最終分割結果圖。

根據本發明提供的一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，所述預設特征指標包括分段中交叉點處分支間角度、分段長度、分段彎曲度中的至少一種。

根據本發明提供的一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，所述方法還包括：將所述最終分割結果圖和所述角膜共聚焦圖像進行疊加，得到可視化圖像，并展示所述可視化圖像。

根據本發明提供的一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，所述將所述角膜共聚焦圖像輸入到菌絲-神經纖維分割模型，根據所述菌絲-神經纖維分割模型輸出預分割結果圖，具體包括：將所述角膜共聚焦圖像輸入到編碼器的骨架網絡塊，輸出第一特征圖；將所述第一特征圖輸入到所述編碼器的大核可分離卷積塊，輸出第二特征圖；將所述第二特征圖輸入到所述編碼器的自注意力塊，輸出第三特征圖；將所述第三特征圖輸入到解碼器，輸出所述預分割結果圖。

根據本發明提供的一種角膜共聚焦圖像中菌絲識別方法，所述骨架網絡塊的部分深層卷積層調整為可變形卷積層；所述大核可分離卷積塊，將輸入的所述第一特征圖分成兩個分支，一個分支通過串聯的1*k卷積和k*1卷積，另一個分支通過串聯的k*1卷積和1*k卷積，然后將所述兩個分支獲得的特征圖逐點相加得到所述第二特征圖。