本申请为数字医疗的疾病风险评估技术领域，本申请提供了一种眼底彩照图像血管评估方法、装置、计算机设备和介质，其中，所述方法包括：通过利用预先训练好的分割模型从眼底彩照图像中提取出拓扑结构的视网膜血管图像，并提取视网膜血管图像中的血管中心线，以预设的标准血管中心线为基准设置所述血管中心线的误差带，根据误差带计算所述血管中心线相较于与所述标准血管中心线的误差，得到所述视网膜血管图像的血管拓扑结构误差，根据所述血管拓扑结构误差对分割模型分割所述眼底彩照图像进行评估，生成评估结果，从而用于评估血管拓扑结构的完整性和准确性，评估效果更好。评估效果更好。评估效果更好。
【技术实现步骤摘要】
眼底彩照图像血管评估方法、装置、计算机设备和介质
[0001]本申请涉及数字医疗的疾病风险评估
，具体而言，本申请涉及一种眼底彩照图像血管评估方法、装置、计算机设备和介质。
技术介绍
[0002]眼底彩照是一种无创、非接触式成像技术，能直接观察到视网膜血管、视盘、黄斑等眼底组织结构，被广泛用于临床视网膜眼底病变筛查和诊断。其中，视网膜血管是人体唯一能直接观察到的血管系统。视网膜血管形态上的变化(如血管密度、管径大小、弯曲度、分支角度等)是糖尿病、高血压、肾病等很多心血管慢病早期诊断及跟踪随访的重要依据。
[0003]目前关于视网膜血管分割或动静脉分类算法方面的研究很多，但它们均采用Dice、Accuracy等指标对血管分割准确率进行评估，然而这类指标无法体现血管分割结果在拓扑结构上的完整性，评估效果较差。
技术实现思路
[0004]为克服以上技术问题，特别是现有技术中对血管分割准确率进行评估时，无法体现血管分割结果在拓扑结构上的完整性的缺陷，特提出以下技术方案：
[0005]第一方面，本申请提供一种眼底彩照图像血管评估方法，其包括以下步骤：
[0006]获取眼底彩照图像，利用预先训练好的分割模型从所述眼底彩照图像中提取视网膜血管图像，其中，所述视网膜血管图像为拓扑结构图像；
[0007]提取所述视网膜血管图像中的血管中心线，以预设的标准血管中心线为基准设置所述血管中心线的误差带，其中，所述误差带为距离预设的标准血管中心线预设距离的图像区域；
[0008]根据所述误差带计算所述各血管中心线相较于所述标准血管中心线的误差，得到所述视网膜血管图像的血管拓扑结构误差；
[0009]根据所述血管拓扑结构误差对分割模型分割所述眼底彩照图像进行评估，生成评估结果。
[0010]在其中一个实施例中，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线，包括：
[0011]对所述视网膜血管图像二值化处理，得到二值图像；
[0012]利用形态学骨架提取算法对所述二值图像的血管结构进行骨架提取，得到各血管中心线，所述血管中心线为血管结构各处内切圆的圆心连接线。
[0013]在其中一个实施例中，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：
[0014]计算每两根血管中心线之间的最短距离及夹角；
[0015]若所述最短距离小于阈值且夹度小于预设角度，获取所述两根血管中心线之间距离最短的断点，将所述断点相连。
[0016]在其中一个实施例中，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：
[0017]计算所述视网膜血管图像的面积，利用预设大小的盒子遍历所述视网膜血管图
像，并根据盒子的面积及视网膜血管图像的面积计算盒子遍历次数；
[0018]计算盒子在遍历时覆盖所述视网膜血管图像的区域中包括所述血管中心线的累计次数；
[0019]更换盒子的大小，继续执行利用预设大小的盒子遍历所述视网膜血管图像，并根据盒子的面积及视网膜血管图像的面积计算盒子遍历次数，计算盒子在遍历时覆盖所述视网膜血管图像的区域中包括所述血管中心线的累计次数的步骤，得到不同尺寸的盒子的遍历次数及累计次数；
[0020]根据所述不同尺寸的盒子的遍历次数及累计次数计算血管结构的分形维数。
[0021]在其中一个实施例中，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：
[0022]提取所述血管中心线上的任一点作为圆心，以所述圆心为中心设置一固定的ROI区域，在所述ROI区域内进行血管边界探测；
[0023]计算血管边界距离所述圆心的最短距离，得到血管半径。
[0024]在其中一个实施例中，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：
[0025]测量所述血管中心线的弧长，计算所述血管中心线各点曲率的平方和；
[0026]根据所述弧长及平方和计算血管结构的血管平均曲率。
[0027]在其中一个实施例中，计算所述血管中心线各点曲率的平方和之前，还包括：
[0028]从血管中心线上任意选取一点作为目标点，依次计算血管中心线上其余点与所述目标点的夹角余弦，选取夹角余弦最大的值作为所述目标点的曲率；
[0029]从血管中心线上的其余点中选取一点作为目标点，重新执行依次计算血管中心线上其余点与所述目标点的夹角余弦，选取夹角余弦最大的值作为所述目标点的曲率的步骤，直至得到所述血管中心线各点的曲率。
[0030]在其中一个实施例中，根据所述误差带计算所述血管中心线相较于所述标准血管中心线的误差的步骤，包括：
[0031]获取眼底彩照图像中血管中心线的总数量；
[0032]计算所述血管中心线中未落入所述误差带内的第一数量；
[0033]根据所述第一数量及总数量计算所述误差。
[0034]第二方面，本申请还提供一种眼底彩照图像血管评估装置，其包括：
[0035]提取模块，用于获取眼底彩照图像，利用预先训练好的分割模型从所述眼底彩照图像中提取视网膜血管图像，其中，所述视网膜血管图像为拓扑结构图像；
[0036]设置模块，用于提取所述视网膜血管图像中的血管中心线，以预设的标准血管中心线为基准设置所述血管中心线的误差带，其中，所述误差带为距离预设的标准血管中心线预设距离的图像区域；
[0037]计算模块，用于根据所述误差带计算所述血管中心线相较于所述标准血管中心线的误差，得到所述视网膜血管图像的血管拓扑结构误差；
[0038]生成模块，用于根据所述血管拓扑结构误差对分割模型分割所述眼底彩照图像进行评估，生成评估结果。
[0039]第三方面，本申请还提供一种计算机设备，其包括：
[0040]一个或多个处理器；
[0041]存储器；
[0042]一个或多个计算机程序，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个计算机程序配置用于执行第一方面中任意实施例中所述的眼底彩照图像血管评估方法。
[0043]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意实施例中所述的眼底彩照图像血管评估方法。
[0044]本申请所提供的一种眼底彩照图像血管评估方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过利用预先训练好的分割模型从眼底彩照图像中提取出拓扑结构的视网膜血管图像，并提取视网膜血管图像中的血管中心线，以预设的标准血管中心线为基准设置所述血管中心线的误差带，根据误差带计算所述各血管中心线相较于所述标准血管中心线的误差，得到所述视网膜血管图像的血管拓扑结构误差，根据所述血管拓扑结构误差对分割模型分割所述眼底彩照图像进行评估，生成评估结果。由于视网膜血管图像为拓扑结构图像，因此可直接地从视网膜血管图像中确定血管中心线，利于后续计算血管拓扑结构误差，以及用于分析各血管中心线本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种眼底彩照图像血管评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取眼底彩照图像，利用预先训练好的分割模型从所述眼底彩照图像中提取视网膜血管图像，其中，所述视网膜血管图像为拓扑结构图像；提取所述视网膜血管图像中的血管中心线，以预设的标准血管中心线为基准设置所述血管中心线的误差带，其中，所述误差带为距离预设的标准血管中心线预设距离的图像区域；根据所述误差带计算所述血管中心线相较于所述标准血管中心线的误差，得到所述视网膜血管图像的血管拓扑结构误差；根据所述血管拓扑结构误差对分割模型分割所述眼底彩照图像进行评估，生成评估结果。2.根据权利要求1所述的眼底彩照图像血管评估方法，其特征在于，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线，包括：对所述视网膜血管图像二值化处理，得到二值图像；利用形态学骨架提取算法对所述二值图像的血管结构进行骨架提取，得到各血管中心线，所述血管中心线为血管结构各处内切圆的圆心连接线。3.根据权利要求1所述的眼底彩照图像血管评估方法，其特征在于，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：计算每两根血管中心线之间的最短距离及夹角；若所述最短距离小于阈值且夹度小于预设角度，获取所述两根血管中心线之间距离最短的断点，将所述断点相连。4.根据权利要求1所述的眼底彩照图像血管评估方法，其特征在于，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：计算所述视网膜血管图像的面积，利用预设大小的盒子遍历所述视网膜血管图像，并根据盒子的面积及视网膜血管图像的面积计算盒子遍历次数；计算盒子在遍历时覆盖所述视网膜血管图像的区域中包括所述血管中心线的累计次数；更换盒子的大小，继续执行利用预设大小的盒子遍历所述视网膜血管图像，并根据盒子的面积及视网膜血管图像的面积计算盒子遍历次数，计算盒子在遍历时覆盖所述视网膜血管图像的区域中包括所述血管中心线的累计次数的步骤，得到不同尺寸的盒子的遍历次数及累计次数；根据所述不同尺寸的盒子的遍历次数及累计次数计算血管结构的分形维数。5.根据权利要求1所述的眼底彩照图像血管评估方法，其特征在于，提取所述视网膜血管图像中的血管中心线之后，还包括：测量所述血管中心线...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳杨，吕彬，吕传峰，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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