眼底盘沿宽度确定方法、青光眼疾病诊断装置和系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种眼底盘沿宽度确定方法、青光眼疾病诊断装置和系统，其中所述眼底盘沿宽度确定方法包括获取眼底图像；在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域；根据所述识别视盘区域的中心点的位置和所述视杯区域的中心点的位置确定平均点；基于所述平均点的位置确定盘沿宽度值。

【技术实现步骤摘要】
眼底盘沿宽度确定方法、青光眼疾病诊断装置和系统
本专利技术涉及眼部检测设备领域，具体涉及一种眼底盘沿宽度确定方法、青光眼疾病诊断装置和系统。
技术介绍
青光眼是一种不可逆的致盲性眼底疾病，在筛查或临床诊断上，医生可以通过观察眼底图像来判断被检查者是否可能患有青光眼，从而做出是否需要进一步检查或就诊的建议。在临床诊断时，眼科医生可以通过观察眼底图中视杯和视盘的情况做出判断。例如视杯过大，导致视杯视盘的比例过大，则被检查者很可能患有青光眼，其中的杯盘比一般为视杯和视盘的垂直直径比。但是，眼科医生肉眼或者借助拍摄设备估算杯盘比或者盘沿形态的方式主观性很强，缺乏客观数据依据，导致结果不够准确，而且消耗大量的时间和精力。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术第一方面提供一种眼底盘沿宽度确定方法，包括如下步骤：获取眼底图像；在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域；根据所述识别视盘区域的中心点的位置和所述视杯区域的中心点的位置确定平均点；基于所述平均点的位置确定盘沿宽度值。可选地，所述根据在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域，包括：利用第一机器学习模型从所述眼底图像中识别出包含视盘的有效区域；利用第二机器学习模型从所述有效区域中识别出视盘区域；利用第三机器学习模型从所述有效区域中识别出视杯区域。可选地，所述基于所述平均点的位置确定盘沿宽度，包括：在水平方向确定经过所述平均点的横向直线；确定所述横向直线与所述视盘区域轮廓的第一交点，以及所述横向直线与所述视杯区域轮廓的第二交点；计算所述眼底图像中同一侧的所述第一交点与所述第二交点的距离作为横向盘沿宽度值。可选地，所述基于所述平均点的位置确定盘沿宽度，包括：在竖直方向确定经过所述平均点的纵向直线，确定所述纵向直线与所述视盘区域轮廓的第三交点，以及所述纵向直线与所述视杯区域轮廓的第四交点；计算所述眼底图像中同一侧的所述第三交点与所述第四交点的距离作为纵向盘沿宽度值。可选地，所述基于所述平均点的位置确定盘沿宽度，包括：在多个设定方向上确定经过所述平均点的多条直线；分别确定所述多条直线与所述视盘区域轮廓的第四交点，以及所述多条直线与所述视杯区域轮廓的第五交点；分别计算同一条直线上的所述第四交点与所述第五交点间的距离得到多个盘沿宽度值；获取所述多个盘沿宽度值中的最小值作为所述多个设定方向所在侧的盘沿宽度。可选地，所述盘沿宽度值包括上方盘沿宽度值、下方盘沿宽度值、左侧盘沿宽度值和右侧盘沿宽度值。本专利技术第二方面提供一种眼底盘沿宽度确定装置，包括：获取单元，用于获取眼底图像；区域识别单元，用于在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域；平均点确定单元，用于根据所述识别视盘区域的中心点的位置和所述视杯区域的中心点的位置确定平均点；盘沿确定单元，用于基于所述平均点的位置确定盘沿宽度值。本专利技术第三方面提供一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述眼底盘沿宽度确定方法。本专利技术第四方面提供一种青光眼图像判断装置，包括：眼底盘沿宽度确定单元，用于根据上述眼底盘沿宽度确定方法确定盘沿宽度值；判断单元，用于根据所述盘沿宽度值确定所述眼底图像是否为青光眼图像。可选地，所述盘沿宽度值包括上方盘沿宽度值、下方盘沿宽度值、鼻侧盘沿宽度值和颞侧盘沿宽度值；所述判断单元根据四种所述盘沿宽度值的大小关系判断所述眼底图像是否为青光眼图像。本专利技术第五方面一种青光眼疾病诊断系统，包括：眼底照相设备，用于拍摄用户眼底图像；以及上述青光眼图像判断装置。根据本专利技术实施例提供的眼底盘沿宽度确定方法，首先从眼底图像中识别视盘区域和视杯区域，然后分别确定二者的中心点，进一步根据这两个中心点确定一个平均的中心点，以兼顾这两个区域的中心位置。基于这一平均中心点的位置确定盘沿宽度，得到的数值能够准确体现视盘与视杯的形态特性，本方案基于图像数据及客观算法计算出可以直观度量的盘沿数据，节约人力资源，能够有效辅助医生或专家对青光眼疾病做出判断。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中的眼底盘沿宽度确定方法的流程图；图2为本专利技术实施例中一种具体的眼底盘沿宽度确定方法的流程图；图3为本专利技术实施例中的剪切后的眼底图像；图4为本专利技术实施例中的包含视盘的有效区域图像；图5为本专利技术实施例中的一种样本图像；图6为本专利技术实施例中的另一种样本图像；图7为本专利技术实施例中确定眼底盘沿宽度过程的示意图像；图8为本专利技术实施例中的眼底盘沿宽度确定装置的结构图；图9为本专利技术实施例中的青光眼图像判断装置的结构图；图10为本专利技术实施例中的青光眼疾病诊断系统的结构图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。本专利技术提供了一种眼底盘沿宽度确定方法，该方法可以由计算机、服务器或者便携式终端等电子设备执行。如图1所示，该方法包括如下步骤：S1A，获取眼底图像。眼底图像通常是彩色图像，但在本专利技术实施例中也可以使用单通道的灰度图像，甚至也可以使用线条图像。S2A，在眼底图像中识别视盘区域和视杯区域。具体识别方法包括多种，例如可以基于机器视觉原理，根据像素点的像素值特征搜索这两个区域；也可以采用人工智能算法，使用训练后的机器学习模型识别这些区域。S3A，根据视盘区域的中心点的位置和视杯区域的中心点的位置确定平均点。具体地，首先分别根据视盘区域的边缘(轮廓)和视杯区域的边缘(轮廓)确定视盘中心点和视杯中心点。视盘中心点是与视盘轮廓四周距离尽可能相等的位置，视杯中心点是与视杯轮廓四周距离尽可能相等的位置，这两个中心点通常不会重合。视盘区域和视杯区域都是不规则的形状，确定不规则封闭区域的中心点的算法有多种，本专利技术可以使用任一种现有的算法找到这两个中心点。根据视盘中心点和视杯中心点的二维坐标(在图像中的位置)确定一个中心点，对视盘中心点坐标和视杯中心点坐标求和并取平均，得到新的中心点坐标，此新中心点可被认为是修正后的视盘中心点。例如可以使用下式计算：其中xdisc为视盘中心点的在图像中的横坐标，ydisc为视盘中心本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种眼底盘沿宽度确定方法，其特征在于，包括如下步骤：获取眼底图像；在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域；根据所述识别视盘区域的中心点的位置和所述视杯区域的中心点的位置确定平均点；基于所述平均点的位置确定盘沿宽度值。

【技术特征摘要】
1.一种眼底盘沿宽度确定方法，其特征在于，包括如下步骤：获取眼底图像；在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域；根据所述识别视盘区域的中心点的位置和所述视杯区域的中心点的位置确定平均点；基于所述平均点的位置确定盘沿宽度值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在所述眼底图像中识别视盘区域和视杯区域，包括：利用第一机器学习模型从所述眼底图像中识别出包含视盘的有效区域；利用第二机器学习模型从所述有效区域中识别出视盘区域；利用第三机器学习模型从所述有效区域中识别出视杯区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述平均点的位置确定盘沿宽度，包括：在水平方向确定经过所述平均点的横向直线；确定所述横向直线与所述视盘区域轮廓的第一交点，以及所述横向直线与所述视杯区域轮廓的第二交点；计算所述眼底图像中同一侧的所述第一交点与所述第二交点的距离作为横向盘沿宽度值；和/或在竖直方向确定经过所述平均点的纵向直线；确定所述纵向直线与所述视盘区域轮廓的第三交点，以及所述纵向直线与所述视杯区域轮廓的第四交点；计算所述眼底图像中同一侧的所述第三交点与所述第四交点的距离作为纵向盘沿宽度值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述平均点的位置确定盘沿宽度，包括：在多个设定方向上确定经过所述平均点的多条直线；分别确定所述多条直线与所述视盘区域轮廓的第四交点，以及所述多条直线与所述视杯区域轮廓的第五交点；分别计算同一条直线上的所述第四交点与所述第五交点间的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈李健，黄烨霖，熊健皓，赵昕，张大磊，
申请(专利权)人：上海鹰瞳医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31