【技术实现步骤摘要】
一种眼底图像中央凹定位方法
本专利技术涉及眼底图像处理，特别是涉及一种眼底图像中央凹定位方法。
技术介绍
青光眼是世界上第二大致盲眼病，并且所造成的视野损坏、神经萎缩具有不可逆性，预计2020年将会增长达到8000万人[1]。据相关统计资料表明我国约有940万的青光眼患者，其中约63.5万人因青光眼致盲[2]。由于青光眼在早期进展缓慢，多数没有明显发病症状，缺乏可靠的预防方法。青光眼所引起的视功能损伤是不可逆的，现阶段临床上还没有能逆转视神经损害的方法。但青光眼患者如被早期发现，合理治疗，绝大多数人均可保持有用的视力。眼底图像辅助诊断是青光眼的评估方式之一，由于其操作简单、花费低、对人体伤害小等优点己经成为大规模视网膜疾病筛查方式的首选。眼底图像中部颜色较深的区域称为黄斑区，黄斑区呈椭圆形凹陷，其凹陷的中心称为中央凹。中央凹是人眼视力最为敏感的区域，一旦该区域发生病变，视力将受到严重影响。中央凹的检测和定位也是很重要的一项任务。然而，由于拍摄相机和角度的不同导致图像存在差异，导致数据来源不同的数据无法使用统一模型及参数对视野...
【技术保护点】
1.一种眼底图像中央凹定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)由眼底图像得到视杯视盘分割结果图和血管分布图；/n2)将所述视杯视盘分割结果图和所述血管分布图输入训练好的粗定位网络，得到有关于眼底图像中央凹的粗定位位置信息；/n3)根据粗定位位置信息得到的位置信息对眼底图像进行感兴趣区域裁剪；/n4)将裁剪得到的眼底图像经直方图匹配后输入训练好的精确定位网络，得到精确坐标位置；/n5)根据精确坐标位置结合粗定位位置，进行还原得到最终坐标位置，实现眼底图像中央凹定位。/n
【技术特征摘要】
1.一种眼底图像中央凹定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)由眼底图像得到视杯视盘分割结果图和血管分布图；
2)将所述视杯视盘分割结果图和所述血管分布图输入训练好的粗定位网络，得到有关于眼底图像中央凹的粗定位位置信息；
3)根据粗定位位置信息得到的位置信息对眼底图像进行感兴趣区域裁剪；
4)将裁剪得到的眼底图像经直方图匹配后输入训练好的精确定位网络，得到精确坐标位置；
5)根据精确坐标位置结合粗定位位置，进行还原得到最终坐标位置，实现眼底图像中央凹定位。
2.如权利要求1所述的眼底图像中央凹定位方法，其特征在于，步骤2)中，将尺寸为H×W×1的血管分布图像和尺寸为H×W×1的视杯视盘分割图像的特征进行拼接并输入所述粗定位网络，分别经过两个sigmoid激活函数输出层，得到数值范围在0～1，最后分别乘以输入图像尺寸值得到预测的粗定位位置坐标。
3.如权利要求2所述的眼底图像中央凹定位方法，其特征在于，所述粗定位网络的损失函数为两个部分加权组合而成：
Lloc1＝Lr+L1
平方损失函数Lr是实际结果和观测结果之间差距的平方和，可理解为最小二乘法：
Lr(y′,y)＝(y′-y)2
L1为正则化的项：
其中，y表示图像的真实标注位置，Loc1(·)代表网络参数，x1代表网络输入血管图像，x2代表网络输入视杯视盘图像，y′表示图像x经Loc1(·)的输出。
4.如权利要求1所述的眼底图像中央凹定位方法，其特征在于，步骤4)中，将尺寸为H×W×3的经直方图匹配之后的眼底图像输入到所述精确定位网络，分别经过两个sigmoid激活函数输出层，得到数值范围在0～1，最后分别乘以输入图像尺寸值得到预测的X和Y坐标。
5.如权利要求4所述的眼底图像中央凹定位方法，其特征在于，所述精确定位网络的损失函数为两个部分加权组合而成：
LLoc2＝Lr+L1
平方损失函数Lr是实际结果和观测结果之间差距的平方和，可理解为最小二乘法：
Lr(y′,y)＝(y′-y)2
L1为正则化的项：
其中，y表示图像的真实标注位置，Loc2(·)代表网络参数，x代表网络输入眼底图像，y′表...
【专利技术属性】
技术研发人员：董宇涵，雷洁，张凯，高瞻，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，北京好医生云医院管理技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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