[發明專利]基于神經網絡的眼底圖像標注方法及系統

有效

• 申請號: 202211524350.9
• 申請日: 2022-12-01
• 公開（公告）號: CN115985472B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 何文淦;郝宇飛;王凱;何海燕;李雨浛;劉浚源
• 申請（專利權）人: 珠海全一科技有限公司
• 主分類號: G16H30/00
• 分類號: G16H30/00;G06T7/00;G06V10/40;G06V10/82;G06V10/74;G06V10/774;G06F16/535;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 姚心怡

1.一種基于神經網絡的眼底圖像標注方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取糖尿病患者的初始眼底圖像，利用預設的第一神經網絡從所述初始眼底圖像中提取眼底圖像特征；

基于所述眼底圖像特征從預測的線上數據庫中查找相似圖像，所述預設的線上數據庫由多張通過數據預處理的眼底圖像組成；

根據所述相似圖像對所述初始眼底圖像進行病灶標注，得到標注圖像；

所述根據所述相似圖像對所述初始眼底圖像進行病灶標注，得到標注圖像，包括：

利用預設的第二神經網絡預測所述初始眼底圖像對應糖尿病患者的病例信息，所述病例信息包括：性別、年齡、吸煙史、高血壓；

基于所述病例信息對所述相似圖像進行結果校正得到校正圖像；

采用類激活標注技術對所述校正圖像進行可解釋性輔助診斷得到圖像的病灶區域；

根據所述病灶區域對所述初始眼底圖像進行激活映射，并通過熱力圖的方式高亮標注將所述初始眼底圖像對應的病灶區域，得到標注圖像；

所述基于所述病例信息對所述相似圖像進行結果校正得到校正圖像，包括：

將所述病例信息轉換為校正系數；

采用所述校正系數計算圖像相似度；

利用所述圖像相似度對所述相似圖像進行校正得到校正圖像；

所述基于所述眼底圖像特征從預測的線上數據庫中查找相似圖像，包括：

計算預測的線上數據庫中每張眼底圖像與所述眼底圖像特征的特征相似度，得到多個特征相似度；

從所述多個特征相似度中篩選數值最大的特征相似度，并以數值最大的特征相似度對應的眼底圖像為相似圖像。

2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的眼底圖像標注方法，其特征在于，所述第一神經網絡為圖像特征提取的圖像處理模型；

所述第二神經網絡為信息分類判斷的信息處理模型。

3.根據權利要求1所述的基于神經網絡的眼底圖像標注方法，其特征在于，所述預設的第一神經網絡訓練使用的標注的圖像數據集包含輔助標注和人工標注的圖像數據；

所述模型訓練，包括：

依次對所述圖像數據集進行數據預處理、數據增強，樣本重采樣和增加輔助標注，得到訓練數據集；

采用所述訓練數據集對深度神經網絡進行模型訓練，得到預設的第一神經網絡。

4.根據權利要求1-3任意一項所述的基于神經網絡的眼底圖像標注方法，其特征在于，在所述根據所述相似圖像對所述初始眼底圖像進行病灶標注的步驟后，所述方法還包括：

將所述標注圖像存儲到預設的圖像數據庫中，并統計預設的圖像數據庫的圖像數量；

若所述圖像數量的數值大于預設的數量閾值，則對預設的神經網絡進行重新訓練。