眼底病灶检测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种眼底病灶检测方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于图像检测领域，用于解决病灶的识别率低和检测效率低的问题。本发明专利技术提供的方法包括：获取待检测人员的眼底图像；将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果；在所述识别结果为眼底图像中包含病灶时，获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小，根据所述病灶类型、病灶位置、病灶数量和病灶大小确定所述眼底图像中的所述病灶类型的急迫性；根据所述病灶类型的急迫性高低生成就诊建议。本发明专利技术通过眼底病灶检测方法对眼底图像进行检测，具有检测效率高的优点。

Detection methods, devices, computer equipment and storage media for fundus lesions

【技术实现步骤摘要】
眼底病灶检测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及图像检测领域，尤其涉及一种眼底病灶检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前我国人民的眼科疾病的情况十分严峻，且我国的眼科医疗资源还十分匮乏，其中，大部分的眼科医疗资源还集中在大城市中，偏远地区或者农村地区眼科医疗资源只有小部分甚至没有，由于偏远地区或者农村地区医疗等条件较差的原因，患眼科疾病的人可能会相对较多。对于眼底视网膜疾病，一定要做到早诊断早治疗，不然会加重疾病。但目前已有的方法中如基于图像的灰度、梯度等特征以及简单的阈值过滤来进行病灶异常检测，该方法病灶异常的识别率低和检测效率低，而且无法实现批量的自动检测。并且，该方案也无法确定病灶的轻重缓急。因此寻找一种可以提高识别率和检测效率，同时还可以确定病情急迫性的眼底图像自动检测技术方案成为本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种眼底病灶检测方法、装置、计算机设备及存储介质，不仅可以提高病灶的识别率和检测效率，还可以确定病情急迫性，以便于根据病情急迫性制定相应的就诊建议。一种眼底病灶检测方法，包括：获取待检测人员的眼底图像；将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果，所述识别结果包括所述待检测人员的眼底图像中包含病灶或不包含病灶；在所述识别结果为眼底图像中包含病灶时，获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小；根据所述病灶类型、病灶位置、病灶数量和病灶大小确定所述眼底图像中的所述病灶类型的急迫性；根据所述病灶类型的急迫性高低生成就诊建议。一种眼底病灶检测装置，包括：眼底图像获取模块，用于获取待检测人员的眼底图像；输入模块，用于将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果，所述识别结果包括所述待检测人员的眼底图像中包含病灶或不包含病灶；获取模块，用于在所述识别结果为眼底图像中包含病灶时，获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小；根据所述病灶类型、病灶位置、病灶数量和病灶大小确定所述眼底图像中的所述病灶类型的急迫性；生成模块，用于根据所述病灶类型的急迫性高低生成就诊建议。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述眼底病灶检测方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述眼底病灶检测方法的步骤。上述眼底病灶检测方法、装置、计算机设备及存储介质，首先获取待检测人员的眼底图像；其次将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果，所述识别结果包括所述待检测人员的眼底图像中包含病灶或不包含病灶；然后在所述识别结果为眼底图像中包含病灶时，获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小，根据所述病灶类型、病灶位置、病灶数量和病灶大小确定所述眼底图像中的所述病灶类型的急迫性；最后根据所述病灶类型的急迫性高低生成就诊建议。本专利技术将眼底图像输入到检测模型进行识别，可以提高对眼底图像的识别率和检测效率；根据获取眼底图像中包含的病灶的病灶类型、病灶数量、病灶位置和病灶大小确定眼底图像中的病灶类型的急迫性，从而可以确定病情急迫性，以便于根据病情急迫性制定相应的就诊建议附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中眼底病灶检测方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中眼底病灶检测方法的一流程图；图3是本专利技术一实施例中眼底病灶检测方法步骤S30在一个应用环境下的流程示意图；图4是本专利技术一实施例中眼底病灶检测方法步骤S30在另一个应用环境下的流程示意图；图5是本专利技术一实施例中眼底病灶检测装置的结构示意图；图6是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中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作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。本专利技术提供的眼底病灶检测方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，计算机设客户端通过网络与服务器进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。在一实施例中，如图2所示，提供一种眼底病灶检测方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：S10、获取待检测人员的眼底图像。可以理解的是，拍摄眼底图像中的设备可以为OCT(光学相干层析技术，OpticalCoherencetomography)眼底扫描设备，所述眼底图像是包括黄斑区和视盘区的Bscan(水平方向扫描)图像，具体地，服务器可以在OCT眼底扫描设备拍摄待检测人员的眼底图像之后，获取OCT眼底扫描设备发送至服务器的该眼底图像，以供通过预设的检测模型对所述眼底图像进行识别，可理解地，OCT眼底扫描设备拍摄的待检测人员的眼底图像之后，可以直接存储至服务器的数据库中，以供所述预设的检测模型需要使用该眼底图像进行识别时进行调取即可。S20、将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果，所述识别结果包括所述待检测人员的眼底图像中包含病灶或不包含病灶。在具体的实施例中，所述预设的检测模型的输入的识别对象为所述眼底图像，所述预设的检测模型的输出为所述识别结果。进一步地，在将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别之前，需对所述预设的检测模型进行训练，此时，所述步骤S20还包括如下步骤：获取眼底图像样本。其中，所述眼底图像样本可以是预先存储在数据库中的多个(比如两万个)已被标注出病灶的眼底图像。且每一个所述眼底图像样本均对应于一个识别结果。通过包含初始参数的检测模型对所述眼底图像样本进行识别，并获取识别之后得到的眼底图像的识别结果与所述眼底图像样本对应的眼底图像中的识别结果之间的整体偏差程度。可以理解的是，所述检测模型(由初始化深度神经网络模型获取到)包括各层之间各个神经元连接的权值和偏置(初始参数包括权值和偏置)，这些权值和偏置决定了所述检测模型的性质及识别效果。所述初始参数可根据需求设置，比如，检测模型中的权值和偏置的初始值可以设置为较小的值，如设置在区间[-0.3，0.3]之间，或者直接采用经验值设置初始的权值和偏置。具有合理的初始参数的检测模型可以使检测模型在初期有较灵活的调整能力，可以在检测模型训练过程中对模型进行有效的调整，使得训练出的检测模型检测效果较好。判断所述整体偏差度是否大于预设的偏差值。所述偏差值(停止迭代阈值)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种眼底病灶检测方法，其特征在于，包括：获取待检测人员的眼底图像；将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果，所述识别结果包括所述待检测人员的眼底图像中包含病灶或不包含病灶；在所述识别结果为眼底图像中包含病灶时，获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小；根据所述病灶类型、病灶位置、病灶数量和病灶大小确定所述眼底图像中的所述病灶类型的急迫性；根据所述病灶类型的急迫性高低生成就诊建议。

【技术特征摘要】
1.一种眼底病灶检测方法，其特征在于，包括：获取待检测人员的眼底图像；将所述眼底图像输入预设的检测模型进行识别，获取所述检测模型输出的识别结果，所述识别结果包括所述待检测人员的眼底图像中包含病灶或不包含病灶；在所述识别结果为眼底图像中包含病灶时，获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小；根据所述病灶类型、病灶位置、病灶数量和病灶大小确定所述眼底图像中的所述病灶类型的急迫性；根据所述病灶类型的急迫性高低生成就诊建议。2.根据权利要求1所述的眼底病灶检测方法，其特征在于，所述获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，包括：将所述眼底图像与预设眼底图像库中的病灶眼底图像进行匹配，所述病灶眼底图像为已确定出病灶类型的眼底图像；若匹配成功，则确定所述眼底图像中的病灶类型为对应的所述病灶眼底图像中的病灶类型；若匹配不成功，则将关联之后的所述眼底图像以及与所述眼底图像对应的病灶类型录入所述预设眼底图像库或者提示预设的复核人对所述识别结果进行复核。3.根据权利要求1所述的眼底病灶检测方法，其特征在于，所述基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小，包括：从所述眼底图像获取所述眼底图像中的病灶数量，所述病灶数量是指所述眼底图像中所有病灶类型的总数量；从所述眼底图像提取与每一种所述病灶类型对应的所述病灶位置，每一种所述病灶类型对应至少一个所述病灶位置；从所述眼底图像中提取每一种所述病灶类型对应的所述病灶位置的病灶大小，并将尺寸最大的所述病灶大小记录为所述病灶类型的病灶大小。4.根据权利要求1所述的眼底病灶检测方法，其特征在于，所述获取所述眼底图像中包含的所述病灶的病灶类型，并基于所述病灶类型获取对应的病灶数量、病灶位置和病灶大小之后，还包括：判断所述眼底图像中与所述病灶类型对应的病灶特征；若所述病灶特征为阳性，则确定所述识别结果中对于所述病灶类型的判断正确；若所述病灶特征为假阳性，则确定所述识别结果中对于所述病灶类型的判断错误，并将所述识别结果修改为所述眼底图像中不包含所述病灶类型。5.根据权利要求4所述的眼底病灶检测方法，其特征在于，所述判断所述眼底图像中与所述病灶类型对应的病灶特征，具体为：判断所述眼底图像中与所述病灶类型对应的病灶大小是否大于或等于预设尺寸阈值；判断所述眼底图像中的与所述病灶类型对应的病灶位置是否在所述眼底图像中与所述病灶类型关联的预设位置；判断所述眼底图像中与所述病灶类型对应的病灶形状特征是否为预设病灶形状特征；若所述眼底图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：王关政，郭冰雪，王立龙，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44