视网膜血管动静脉区分方法和装置、设备制造方法及图纸

本申请公开了一种视网膜血管动静脉区分方法，包括获取血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标，依据血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标进行主干血管的提取，得到主干血管图像，并基于主干血管图像对主干血管进行截取得到多个单一血管段，将多个单一血管段进行管径测量得到各单一血管段的管径宽度，并根据各管径宽度选取得到多个动静脉血管对。以使在实际场景眼底视网膜彩色图像上测试效果表现优异，对于不同类型、不同品牌、不同等级图像质量的眼底图像皆有较好效果，算法鲁棒性和普适性较强，为视网膜血管动静脉区分及管径测量算法实际场景落地提供可能。

【技术实现步骤摘要】
视网膜血管动静脉区分方法和装置、设备
本公开涉及计算机辅助诊断
，尤其涉及一种视网膜血管动静脉区分方法和装置、设备。
技术介绍
眼底视网膜血管动静脉管径比指标是医生在诊断动脉硬化疾病时的重要参考指标。然而医生实际阅片时，依旧凭借目测的方法，给出动静脉管径比的一个大致比值：大于1/2、大于1/3且小于1/2、小于1/3等。然而目测的方法毕竟存在较大误差，尤其对于新晋眼科医生或普通眼科医生在阅片过程中难免存在误判等情况。因此，通过计算机准确测量出视网膜主干血管动静脉管径比的比值对于医生临床诊断动脉硬化具有极大帮助，可有效提高医生阅片效率。另外，对于进一步实现计算机辅助诊断动脉硬化等存在血管形态异常表现的疾病同样具有重大意义。基于机器学习方法区分视网膜血管动静脉的方法存在算法普适性和鲁棒性差问题。
技术实现思路
有鉴于此，本公开提出了一种视网膜血管动静脉区分方法，包括：获取血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标；依据所述血管提取图像、所述眼底图像和所述视盘中心坐标进行主干血管的提取，得到主干血管图像，并基于所述主干血管图像对所述主干血管进行截取得到多个单一血管段；将多个所述单一血管段进行管径测量得到各所述单一血管段的管径宽度，并根据各所述管径宽度选取得到多个动静脉血管对；由多个所述动静脉血管对中剔除不合格动静脉血管对，保留合格动静脉血管对的步骤；其中，剔除不合格动静脉血管对，包括：获取各所述动静脉血管对中单一血管段的平均图像亮度，并根据所述平均图像亮度由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。在一种可能的实现方式中，还包括由多个所述动静脉血管对中剔除不合格动静脉血管对，保留合格动静脉血管对的步骤；其中，剔除不合格动静脉血管对，包括：获取各所述动静脉血管对中单一血管段的平均图像亮度，并根据所述平均图像亮度由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。在一种可能的实现方式中，依据所述血管提取图像、所述眼底图像和所述视盘中心坐标进行主干血管的提取，包括：去除所述血管提取图像中的断开血管得到最大的连通血管；依据所述连通血管提取出血管骨架；依据所述血管骨架提取出血管的交叉点并将所述交叉点去除；依据所述视盘中心坐标和所述眼底图像将所述血管骨架的细小血管段和非主干血管分支去除得到主干血管；其中，依据所述连通血管提取出血管骨架时，使用Opencv中的骨架提取函数将所述连通血管提取出所述血管骨架。在一种可能的实现方式中，剔除不合格动静脉血管对，还包括：获取各所述动静脉血管对中单一血管对中动脉血管和静脉血管之间的夹角，根据所述夹角由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对；获取各所述动静脉血管对中单一血管对中动脉血管和静脉血管之间的距离，根据所述距离由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。在一种可能的实现方式中，依据所述血管骨架提取出血管的交叉点并将所述交叉点去除包括：将所述血管骨架进行二值化得到灰度图像；以3×3模板遍历所述灰度图像，通过枚举法提取所述灰度图像中的所述交叉点；以所述交叉点为圆心，将半径为四个像素点内的像素值设置为0。在一种可能的实现方式中，依据所述视盘中心坐标和所述眼底图像将所述血管骨架的细小血管段和非主干血管分支去除得到主干血管包括：将所述视盘中心坐标和所述眼底图像的黄斑区连线为正半轴；保留以所述正半轴的顺时针110°和所述正半轴的逆时针110°的区域；采用3×3ELLIPSE对所述灰度图像进行细化得到主干血管。在一种可能的实现方式中，基于所述主干血管图像对所述主干血管进行截取得到多个单一血管段，包括：以所述视盘中心坐标为圆心，在预设半径内以预设步长向外遍历截取所述主干血管得到多个小血管段；对多个所述小血管段进行凸包检测得到多个光滑血管段；去除多个所述光滑血管段中大于预设弯曲度阈值的所述光滑血管段得到直线血管段；将所述直线血管段使用Opencv中矩形检测API进行检测得到血管角度；依据预设角度区间得到多个所述单一血管段。在一种可能的实现方式中，将多个所述单一血管段进行管径测量得到各所述单一血管段的管径宽度，并根据各所述管径宽度选取得到多个动静脉血管对包括：取各所述单一血管段的中线，将所述中线的中点向所述单一血管段的两端延伸预设像素得到中线线段；计算所述中线线段的两端端点的垂线方程；将所述垂线方程之间的所述单一血管段的一条轮廓线进行直线拟合得到第一直线；基于所述第一直线的斜率采用最小二乘法对另一条所述轮廓线进行直线拟合得到第二直线；计算所述第一直线与第二直线之间的距离得到血管管径；选择多个所述单一血管段中管径最大的作为静脉；计算所述静脉到其他单一血管段之间的距离，选取距离所述静脉最近的所述单一血管段作为动脉。根据本公开的另一方面，提供了一种视网膜血管动静脉区分装置，其特征在于，包括数据获取模块、血管筛选模块和动静脉血管对选取模块；所述数据获取模块，被配置为获取血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标；所述血管筛选模块，被配置为依据所述血管提取图像、所述眼底图像和所述视盘中心坐标进行主干血管的提取，得到主干血管图像，并基于所述主干血管图像对所述主干血管进行截取得到多个单一血管段；所述动静脉血管对选取模块，被配置为将多个所述单一血管段进行管径测量得到各所述单一血管段的管径宽度，并根据各所述管径宽度选取得到多个动静脉血管对；由多个所述动静脉血管对中剔除不合格动静脉血管对，保留合格动静脉血管对的步骤；其中，剔除不合格动静脉血管对，包括：获取各所述动静脉血管对中单一血管段的平均图像亮度，并根据所述平均图像亮度由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。根据本公开的另一方面，提供了一种视网膜血管动静脉区分设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现前面任一所述的方法。通过获取血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标，依据血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标进行主干血管的提取，得到主干血管图像，并基于主干血管图像对主干血管进行截取得到多个单一血管段，将多个单一血管段进行管径测量得到各单一血管段的管径宽度，并根据各管径宽度选取得到多个动静脉血管对。以使在实际场景眼底视网膜彩色图像上测试效果表现优异，对于不同类型、不同品牌、不同等级图像质量的眼底图像皆有较好效果，算法鲁棒性和普适性较强，为视网膜血管动静脉区分及管径测量算法实际场景落地提供可能。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。附图说明包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视网膜血管动静脉区分方法，其特征在于，包括：/n获取血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标；/n依据所述血管提取图像、所述眼底图像和所述视盘中心坐标进行主干血管的提取，得到主干血管图像，并基于所述主干血管图像对所述主干血管进行截取得到多个单一血管段；/n将多个所述单一血管段进行管径测量得到各所述单一血管段的管径宽度，并根据各所述管径宽度选取得到多个动静脉血管对；/n由多个所述动静脉血管对中剔除不合格动静脉血管对，保留合格动静脉血管对的步骤；/n其中，剔除不合格动静脉血管对，包括：/n获取各所述动静脉血管对中单一血管段的平均图像亮度，并根据所述平均图像亮度由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。/n

【技术特征摘要】
1.一种视网膜血管动静脉区分方法，其特征在于，包括：
获取血管提取图像、眼底图像和视盘中心坐标；
依据所述血管提取图像、所述眼底图像和所述视盘中心坐标进行主干血管的提取，得到主干血管图像，并基于所述主干血管图像对所述主干血管进行截取得到多个单一血管段；
将多个所述单一血管段进行管径测量得到各所述单一血管段的管径宽度，并根据各所述管径宽度选取得到多个动静脉血管对；
由多个所述动静脉血管对中剔除不合格动静脉血管对，保留合格动静脉血管对的步骤；
其中，剔除不合格动静脉血管对，包括：
获取各所述动静脉血管对中单一血管段的平均图像亮度，并根据所述平均图像亮度由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述血管提取图像、所述眼底图像和所述视盘中心坐标进行主干血管的提取，包括：
去除所述血管提取图像中的断开血管得到最大的连通血管；
依据所述连通血管提取出血管骨架；
依据所述血管骨架提取出血管的交叉点并将所述交叉点去除；
依据所述视盘中心坐标和所述眼底图像将所述血管骨架的细小血管段和非主干血管分支去除得到主干血管；
其中，依据所述连通血管提取出血管骨架时，使用Opencv中的骨架提取函数将所述连通血管提取出所述血管骨架。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，剔除不合格动静脉血管对，还包括：
获取各所述动静脉血管对中单一血管对中动脉血管和静脉血管之间的夹角，根据所述夹角由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对；
获取各所述动静脉血管对中单一血管对中动脉血管和静脉血管之间的距离，根据所述距离由多个所述动静脉血管对中剔除所述不合格动静脉血管对。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据所述血管骨架提取出血管的交叉点并将所述交叉点去除包括：
将所述血管骨架进行二值化得到灰度图像；
以3×3模板遍历所述灰度图像，通过枚举法提取所述灰度图像中的所述交叉点；
以所述交叉点为圆心，将半径为四个像素点内的像素值设置为0。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述视盘中心坐标和所述眼底图像将所述血管骨架的细小血管段和非主干血管分支去除得到主干血管包括：
将所述视盘中心坐标和所述眼底图像的黄斑区连线为正半轴；
保留以所述正半轴的顺时针110°和所述正半轴的逆时针110°的区域；
采用3×3ELLIPSE对所述灰度图像进行细化得到主干血管...

【专利技术属性】
技术研发人员：代黎明，姜泓羊，张冬冬，于雷，
申请(专利权)人：北京至真互联网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11