【技术实现步骤摘要】
一种青光眼图像处理方法和设备
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种青光眼图像处理方法和设备。
技术介绍
计算机技术被称为第三次技术革命，对人类的衣、食、住、行、用等日常生活的各个方面产生了重大的影响。人工智能是计算机技术的重要分支，人工智能从诞生以来，理论和技术不断精进，应用领域也不断增多。人工智能与其他领域的结合取得了一定的成绩。人工智能+医疗逐渐成为研究热点，通过对医疗数据进行自然语言处理或者计算机视觉的处理，不断分析学习所得到的资源来获取一定的信息是十分热门的研究方向。青光眼是一类常见的严重危害人们健康、致盲性眼病，其隐蔽性强、发病迅速、对眼球各部位组织和视觉功能危害极大，若不及早的治疗，视力可能会丧失甚至不可逆性失明，早发现早治疗效果好很多，因此对于青光眼的早期诊断及治疗尤为重要。在青光眼的诊断中视野图检查结果占据了十分大的份额，但目前针对视野图的识别诊断并不多见。现有技术对眼底图的检测进行青光眼的诊断，青光眼是一类常见疑难眼病，仅仅基于眼底图的诊断不充分，特别是较早期的青光眼的诊断就更是...
【技术保护点】
1.一种青光眼图像处理方法，其特征在于，应用于包括交互端、计算端和存储端的系统中，其中，所述交互端、计算端和存储端三者之间网络连接；所述计算端包括PD检测识别单元、青光眼识别单元、相似度计算单元；该方法包括：/n通过所述交互端获取视野报告中的PD图，并通过所述PD图检测识别单元对所述PD图进行处理，以获取用于表征所述PD图的二维数组；/n基于所述青光眼识别单元对所述二维数组进行处理，以提取所述二维数组的特征及确定所述PD图中是否存在青光眼的概率；/n通过所述相似度计算单元基于所述特征和所述存储端中的样本库进行相似度计算，以确定样本库中与所述特征相似度最高的预设数量的图片进行...
【技术特征摘要】
1.一种青光眼图像处理方法，其特征在于，应用于包括交互端、计算端和存储端的系统中，其中，所述交互端、计算端和存储端三者之间网络连接；所述计算端包括PD检测识别单元、青光眼识别单元、相似度计算单元；该方法包括：
通过所述交互端获取视野报告中的PD图，并通过所述PD图检测识别单元对所述PD图进行处理，以获取用于表征所述PD图的二维数组；
基于所述青光眼识别单元对所述二维数组进行处理，以提取所述二维数组的特征及确定所述PD图中是否存在青光眼的概率；
通过所述相似度计算单元基于所述特征和所述存储端中的样本库进行相似度计算，以确定样本库中与所述特征相似度最高的预设数量的图片进行存储；
将所述概率以及所述图片在所述交互端作为所述PD图的处理结果进行展示。
2.如权利要求1所述的一种青光眼图像处理方法，其特征在于，所述交互端包括拍照单元；
所述通过所述交互端获取视野报告中的PD图，包括：
通过所述交互端中的拍照单元对视野图报告进行拍照，以获取其中的PD图。
3.如权利要求1或2所述的一种青光眼图像处理方法，其特征在于，所述通过所述PD图检测识别单元对所述PD图进行处理，以获取用于表征所述PD图的二维数组，包括：
通过所述PD图检测识别单元对所述PD图进行检测，以确定所述PD图中坐标轴的位置点；其中，所述位置点包括坐标轴中心点、和坐标轴的上、左、下、右四个关键点；
以坐标轴中心点为四边形中心，以坐标轴的上、左、下、右四个关键点作为四边形四条边的中点，提取出不包含边框的PD图；
将基于预设的识别算法对所述不包含边框的PD图进行识别，以获取用于表征所述不包含边框的PD图的N*N的二维数组；其中，所述二维数组中的数字与所述不包含边框的PD图中相应位置的图像一一对应；不同的数字对应不同的图像。
4.如权利要求1所述的一种青光眼图像处理方法，其特征在于，所述基于所述青光眼识别单元对所述二维数组进行处理，以提取所述二维数组的特征及确定所述PD图中是否存在青光眼的概率，包括：
基于所述青光眼识别单元将所述二维数组输入深度卷积神经网络只能进行计算，以提取所述二维数组的特征；
将所述特征输入预设的分类器，得到所述PD图中是否存在青光眼的概率。
5.如权利要求1所述的一种青光眼图像处理方法，其特征在于，所述通过所述相似度计算单元基于所述特征和所述存储端中的样本库进行相似度计算，以确定样本库中与所述特征相似度最高的预设数量的图片进行存储，包括：
基于所述存储端中样本库的特征构建球形树；
将所提取到的特征加入到所述球形树中作为目标点；
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张秀兰，乔宇，李飞，李英，陈涵，宋迪屏，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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