[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

本發明公開了一種基于神經網絡的眼底圖像標注方法及系統，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。本發明可以在獲取糖尿病患者的初始眼底圖像后，利用第一神經網絡從初始眼底圖像中提取圖像特征，基于圖像特征從線上數據庫中查詢相似圖像，根據相似圖像對初始眼底圖像進行病灶標注，供醫生參考使用，以縮短診斷耗時長，提高診斷效率。

背景技術

糖尿病視網膜病變是由糖尿病引起的并發癥。其常見的病變特征有微血管瘤、硬性滲出、棉絨斑，玻璃體積血、新生血管等。依據國際臨床分級標準，糖尿病視網膜病變的嚴重程度分為五級(0-4)。較為嚴重的糖尿病視網膜病變可能會造成視力損傷和失明。因此，糖尿病患者需要定期前往眼科檢查眼底以便及時發現病變并減緩或阻止病情的發展。

目前常見的檢查方法為眼底照相檢查，通過圖像記錄眼底病變情況，再將圖像發送給醫生進行診斷和隨訪。

但目前常用的方法有如下技術問題：傳統的檢查模式需要專業醫師進行診斷，耗時長，成本高，而且鑒于醫療資源分配不均和專業醫師數量有限的現狀，自動化診斷糖尿病視網膜病變的需求日益增高，傳統的方法難以滿足用戶的應用需求。

發明內容

本發明提出一種基于神經網絡的眼底圖像標注方法及系統，所述方法可以在獲取糖尿病患者的初始眼底圖像后，利用神經網絡從初始眼底圖像中提取圖像特征，基于圖像特征從線上數據庫中查詢相似圖像，根據相似圖像對初始眼底圖像進行病灶標注，供醫生參考使用，以縮短診斷耗時長，提高診斷效率。

本發明實施例的第一方面提供了一種基于神經網絡的眼底圖像標注方法，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。

在第一方面的一種可能的實現方式中，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。

在第一方面的一種可能的實現方式中，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。

在第一方面的一種可能的實現方式中，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。

在第一方面的一種可能的實現方式中，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；