晶状体分割方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像分析技术领域，具体涉及一种晶状体分割方法、装置及存储介质。包括：从原始图像中获取包含晶状体的ROI图像；基于所述ROI图像判断图像分割难度，并且，基于所述ROI图像通过实时分割网络获取晶状体分割结果。通过预处理算法提取目标区域，大幅降低了待分割图像大小，减少了冗余信息的干扰，降低了分割网络算法的计算量。

Lens segmentation method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
晶状体分割方法、装置及存储介质
本专利技术涉及图像分析
，具体涉及一种晶状体分割方法、装置及存储介质。
技术介绍
白内障是一种因眼睛晶状体蛋白质变性，导致晶状体产生混浊而造成视力缺损的疾病。前段光学相干断层扫描(AnteriorSegmentOpticalCoherenceTomography,AS-OCT)是一种无创的高分辨率眼前节成像技术，常用于辅助诊断眼科疾病，例如白内障和青光眼等。晶状体密度是衡量白内障等疾病严重程度的重要指标，晶状体结构分割是晶状体密度计算的重要依据和前提。目前，国际上采用晶状体混浊分类系统（LensOpacitiesClassificationSystemIII，LOCSIII）分类标准对活体白内障进行分类，以判定晶状体混浊的范围和程度。该方法的缺点主要在于：分类需人为干预，且结构分级结果严重依赖于医生经验，分级质量差异显著。申请公布号CN110176007A，申请公布日2019年8月27日的专利技术专利申请公开的晶状体分割方法，通过预设神经网络模型及形状模板可实现对晶状体结构的自动分割，从而在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种晶状体分割方法，其特征在于，包括：/n从原始图像中获取包含晶状体的ROI图像；/n基于所述ROI图像判断图像分割难度，并且，基于所述ROI图像通过实时分割网络获取晶状体分割结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种晶状体分割方法，其特征在于，包括：
从原始图像中获取包含晶状体的ROI图像；
基于所述ROI图像判断图像分割难度，并且，基于所述ROI图像通过实时分割网络获取晶状体分割结果。


2.根据权利要求1所述的一种晶状体分割方法，其特征在于，所述从原始图像中获取包含晶状体的ROI图像包括：
对原始图像进行滤波处理后输入到ShuffleSeg网络获得分割结果图像，从分割结果图像获取ROI图像的左、右、上、下边界，根据获取的左、右、上、下边界从原始图像中截取出ROI图像。


3.根据权利要求1所述的一种晶状体分割方法，其特征在于，所述基于所述ROI图像判断图像分割难度包括：
将ROI图像输入到ShuffleNet网络进行编码并且将编码后的特征图输入到SkipNet网络进行解码，对编码结果和解码结果分别平均池化后进行融合之后接全连接层以获得图像分割难度。


4.根据权利要求1所述的一种晶状体分割方法，其特征在于，所述基于ROI图像通过实时分割网络获取晶体状分割结果，包括：
将ROI图像输入到ShuffleNet网络编码以提取图像特征，基于提取的图像特征采用SkipNet网络解码进行上采样以计算最终类别概率图。


5.根据权利要求1所述的一种晶状体分割方法，其特征在于：
在...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹桂平，刘江，
申请(专利权)人：中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所，广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33