专利汇可以提供一种针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种针对 眼底 图像 视网膜 血管的层次结构划分方法,包括如下步骤:S1、利用 眼底 照相机 获取患者的眼底图象;S2、对眼底图象进行预处理;S3:对预处理后的眼底图象进行分割,获取视网膜血管;S4、对获取的视网膜血管进行细化处理;S5、提取细化后视网膜血管的端点、分 支点 及交叉点,并生成血管树图;S6、对生成的血管树图中的血管分支点进行层级分类;S7、根据血管分支点的层级,确定以该分支点为起点的血管的层级,实现视网膜血管的层次结构划分。本发明解决了传统诊断方法观察困难、准确度低、容易导致诊断结果偏离、工作量大和投入人工成本大的问题。,下面是一种针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法专利的具体信息内容。
1.一种针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:获取眼底图象:利用眼底照相机获取患者的眼底图象;
S2:进行预处理:对步骤S1中获取的眼底图象进行预处理;
S3:获取视网膜血管:对步骤S2中预处理后的眼底图象进行分割,获取视网膜血管;
S4:进行细化处理:对步骤S3中获取的视网膜血管进行细化处理;
S5:生成血管树图:提取细化后视网膜血管的端点、分支点及交叉点,并生成血管树图;
S6:进行层级分类:对步骤S5中生成的血管树图中的血管分支点进行层级分类;
S7:划分层次结构:根据步骤S6标记的血管分支点的层级,确定以该分支点为起点的血管的层级,实现视网膜血管的层次结构划分。
2.根据权利要求1所述的针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,所述步骤S1中,眼底图象的获取方法,包括如下步骤:
S1-1:准备眼底照相机:接通电源,并打开眼底照相机开关;
S1-2:准备拍摄环境:调暗室内光线,调整患者眼睛水平位置和定位眼睛前室;
S1-3:获取眼底图象:将眼底照相机聚焦后进行拍摄,获取眼底图象。
3.根据权利要求1所述的针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,所述步骤S2中,预处理为眼底图象的局部亮度和对比度的归一化处理。
4.根据权利要求1所述的针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,所述步骤S3中,利用卷积神经网络CNN对预处理后的眼底图象进行分割,获取视网膜血管。
5.根据权利要求4所述的针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,所述进行分割的方法,包括如下步骤:
S3-1:建立模型:利用卷积神经网络,建立卷积神经网络结构模型;
S3-2:输入眼底图象:将步骤S2中预处理后的眼底图象输入到卷积神经网络结构模型,提取眼底图象的网络特征;
S3-3:获取视网膜血管:根据步骤S3-2提取的网络特征,对预处理后的眼底图象进行分割,获取视网膜血管。
6.根据权利要求1所述的针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,所述步骤S4中,进行细化处理的方法,包括如下步骤:
S4-1:计算骨架中目标像素个数:对视网膜血管进行初步细化,获取视网膜血管骨架,并计算视网膜血管骨架中目标像素的个数;
S4-2:计算轮廓中目标像素个数:提取视网膜血管的轮廓,并计算视网膜血管轮廓中目标像素的个数;
S4-3:判读是否大于阈值:判断步骤S4-1得到的骨架中目标像素个数和步骤S4-2得到的轮廓中目标像素个数的比值是否大于阈值,若是则结束处理,输出细化后视网膜血管,若否则进入步骤S4-4;
S4-4:进行扫描:对视网膜血管进行扫描,计算最大行像素个数和最大列像素个数;
S4-5:进行像素值取反处理:根据步骤S4-4得到的最大行像素个数和最大列像素个数在视网膜血管获取像素区域,对该像素区域进行像素值取反处理;
S4-6:进行二次细化:对根据步骤S4-5进行处理后的视网膜血管进行二次细化,输出细化后视网膜血管。
7.根据权利要求1所述的针对眼底图像视网膜血管的层次结构划分方法,其特征在于,所述步骤S6中,进行层级分类的方法,包括如下步骤:
S6-1:访问血管端点:访问血管树图中的血管端点;
S6-2:访问血管分支点:访问与端点相邻的血管树图中的血管分支点,标记该血管分支点的层级;
S6-3:访问下层血管分支点;访问与步骤S6-2中血管分支点相邻且未被访问过的下层血管分支点,标记该下层血管分支点的层级;
S6-4:实现层级分类:重复步骤S6-3,访问所有血管分支点,并标记所有层的层级,实现层级分类。
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