The present disclosure embodiment provides a neural layer segmentation method and apparatus, an electronic device, a storage medium, and a program, wherein the method includes: determining a feature map of a retinal image; obtaining, based on the feature map, a prediction probability and a prediction position information of each proposal region in at least one proposal region, wherein each proposal region is presented. The case region includes at least one proposal region corresponding to the same feature point; the neural layer segmentation result of the retinal image is determined based on the prediction probability and prediction position information of each proposal region in the at least one proposal region. The above embodiments of the present disclosure greatly reduce the complexity of partitioning tasks and improve the speed and accuracy of task processing.
【技术实现步骤摘要】
神经层分割方法和装置、电子设备、存储介质、程序
本公开涉及计算机视觉技术,尤其是一种神经层分割方法和装置、电子设备、存储介质、程序。
技术介绍
光学相干成像(OCT)是一种对视网膜成像广泛应用的手段,它具有非入侵,无辐射,获取速度快的特点。OCT对比传统的眼底彩照技术,能提供深度方向的信息,这使得测量某些特定疾病造成的视网膜层的厚度成为了可能。视网膜内的神经层根据生理结构,可以分为NFL神经纤维,GCL节细胞层,IPL内网织层等十多个层,一般根据实际的需要分割其中若干个或所有层。
技术实现思路
本公开实施例提供的一种神经层分割技术。根据本公开实施例的一个方面,提供的一种神经层分割方法,包括:获得视网膜图像的特征图;基于所述特征图在横坐标方向上获得至少一组提案区域,获得所述提案区域的预测概率及所述提案区域对应的预测位置信息,每组提案区域包括在纵坐标方向上的至少一个提案区域;基于所述提案区域的预测概率及所述提案区域对应的预测位置信息,确定所述视网膜图像的神经层位置。可选地,所述预测位置信息包括预测高度和预测中心。可选地,所述基于所述特征图,获得至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,包括:对所述特征图进行第一卷积操作,得到每个所述提案区域的预测概率;对所述特征图进行第二卷积操作,得到每个所述提案区域的预测位置信息。可选地,所述基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,确定所述视网膜图像的神经层分割结果,包括:基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率,从所述至少一组提案区域中为所述特征图确定至少一个目标提案区域;基于所述 ...
【技术保护点】
1.一种神经层分割方法,其特征在于,包括:确定视网膜图像的特征图;基于所述特征图,获得至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,其中,每组提案区域包括对应于相同特征点的至少一个提案区域;基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,确定所述视网膜图像的神经层分割结果。
【技术特征摘要】
1.一种神经层分割方法,其特征在于,包括:确定视网膜图像的特征图;基于所述特征图,获得至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,其中,每组提案区域包括对应于相同特征点的至少一个提案区域;基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,确定所述视网膜图像的神经层分割结果。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预测位置信息包括预测高度和预测中心。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述基于所述特征图,获得至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,包括:对所述特征图进行第一卷积操作,得到每个所述提案区域的预测概率;对所述特征图进行第二卷积操作,得到每个所述提案区域的预测位置信息。4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率和预测位置信息,确定所述视网膜图像的神经层分割结果,包括:基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率,从所述至少一组提案区域中为所述特征图确定至少一个目标提案区域;基于所述至少一个目标提案区域的预测位置信息,确定所述视网膜图像的神经层分割结果。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组提案区域中每个提案区域的预测概率,从所...
【专利技术属性】
技术研发人员:王哲,乔宇,张秀兰,曲国祥,李飞,石建萍,
申请(专利权)人:北京市商汤科技开发有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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