[發(fā)明專利]OCT圖像的處理方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111435331.4
• 申請日: 2021-11-29
• 公開（公告）號: CN114092464A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉重榮;區(qū)初斌;安林;秦嘉;韋喜飛
• 申請（專利權(quán)）人: 唯智醫(yī)療科技（佛山）有限公司;廣東唯仁醫(yī)療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/187;G06T11/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 江銀會

本發(fā)明公開了一種OCT圖像的處理方法及裝置，該方法包括：獲取目標(biāo)特征對應(yīng)的B?Scan圖像，通過預(yù)設(shè)的圖像處理算法對B?Scan圖像執(zhí)行圖像分層處理，得到初始分層結(jié)果，再將B?Scan圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到輸出結(jié)果，輸出結(jié)果包括B?Scan圖像的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的每個像素點(diǎn)對應(yīng)的概率，每個像素點(diǎn)對應(yīng)的概率用于表示每個像素點(diǎn)屬于初始分層結(jié)果所包括的某兩個相鄰分層的層間分界的可能性，目標(biāo)區(qū)域?yàn)榘繕?biāo)特征的區(qū)域，根據(jù)所有像素點(diǎn)對應(yīng)的概率，確定B?Scan圖像中目標(biāo)特征對應(yīng)的層間分界信息。可見，實(shí)施本發(fā)明能夠結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對獲取到的B?Scan圖像執(zhí)行圖像分層處理，有利于提高圖像分層效率以及提高圖像分層結(jié)果的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種OCT圖像的處理方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)和醫(yī)療技術(shù)的快速發(fā)展，OCT(Optical Coherence Tomography，光學(xué)相干層析成像)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于眼底疾病的診斷設(shè)備中，對眼底疾病的檢測、實(shí)驗(yàn)以及教材資料的編寫有著重要意義。OCT屬于一種高靈敏度、高分辨率、高速度、無入侵的斷層掃描成像方式，利用光的相干性對眼底掃描成像，每次掃描被稱為一個A-scan，相鄰連續(xù)的多次掃描組合在一起稱為一個B-scan圖像，B-scan圖像也即通常所看到的OCT截面圖(也可以理解為OCT圖像)，是醫(yī)學(xué)診斷中OCT最主要的成像方式。

在實(shí)際應(yīng)用中，診斷設(shè)備對于眼底疾病的診斷通常依賴于OCT圖像分層后的目標(biāo)特征分層結(jié)果，如視網(wǎng)膜分層結(jié)果。然而實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，基于直方圖、邊界分層和區(qū)域分層等傳統(tǒng)分層技術(shù)的OCT圖像分層方法，盡管算法性能較為魯棒，但對OCT圖像進(jìn)行分層得到的目標(biāo)特征分層結(jié)果的分層速度較慢。因此，提供一種OCT圖像分層算法在保證算法性能的前提下，提高OCT圖像的分層效率顯得尤為重要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種OCT圖像的處理方法及裝置，能夠結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在保證OCT圖像分層算法性能的前提下，提高OCT圖像的分層效率以及提高分層結(jié)果的準(zhǔn)確率。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明第一方面公開了一種OCT圖像的處理方法，所述方法包括：

獲取目標(biāo)特征對應(yīng)的B-Scan圖像；

通過預(yù)設(shè)的圖像處理算法對所述B-Scan圖像執(zhí)行圖像分層處理，得到初始分層結(jié)果；

將所述B-Scan圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到輸出結(jié)果，所述輸出結(jié)果包括所述B-Scan圖像的目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的每個像素點(diǎn)對應(yīng)的概率，每個所述像素點(diǎn)對應(yīng)的概率用于表示每個所述像素點(diǎn)屬于所述初始分層結(jié)果所包括的某兩個相鄰分層的層間分界的可能性，所述目標(biāo)區(qū)域?yàn)榘ㄋ瞿繕?biāo)特征的區(qū)域；

根據(jù)所有所述像素點(diǎn)對應(yīng)的概率，確定所述B-Scan圖像中所述目標(biāo)特征對應(yīng)的層間分界信息。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述通過預(yù)設(shè)的圖像處理算法對所述B-Scan圖像執(zhí)行圖像分層處理，得到初始分層結(jié)果，包括：

通過預(yù)設(shè)的濾波函數(shù)對所述B-Scan圖像執(zhí)行濾波處理，得到濾波圖像；

計(jì)算所述濾波圖像在圖像豎直方向上的正梯度，并根據(jù)所述正梯度構(gòu)建得到第一代價函數(shù)；

根據(jù)預(yù)先確定的路徑算法以及所述第一代價函數(shù)，確定所述濾波圖像從左側(cè)邊緣至右側(cè)邊緣的第一最小代價路徑，得到第一分層線；

根據(jù)所述路徑算法以及所述第一代價函數(shù)，確定所述濾波圖像從左側(cè)邊緣至右側(cè)邊緣的第二最小代價路徑，得到第二分層線；

計(jì)算所述濾波圖像在圖像豎直方向上的負(fù)梯度，并根據(jù)所述負(fù)梯度構(gòu)建得到第二代價函數(shù)；

確定搜索區(qū)域，所述搜索區(qū)域?yàn)樗龅谝环謱泳€與所述第二分層線中位置相對在下的分層線對應(yīng)的下方區(qū)域；