【技术实现步骤摘要】
眼底图像配准模型训练方法、眼底图像配准方法和装置
本专利技术涉及影像处理
，特别是涉及一种眼底图像配准模型训练的方法、一种眼底图像配准模型训练装置、一种眼底图像的配准方法、以及一种眼底图像配准装置。
技术介绍
眼底图像是眼科中通过眼底照相机获取的一种标准的客观诊断影像，其中，眼底是位于内眼后部组织结构(视网膜、脉络膜、视神经和黄斑等)的统称。糖尿病、青光眼、高血压、冠心病等疾病通常可以引起眼底视网膜的病变，从而通常可以可以将眼底图像作为诊断糖尿病、青光眼、高血压、冠心病等疾病的依据之一。为了基于眼底图像对患者的病情进行诊断，通常需要对眼底图像进行配准，以使眼底图像可以采用较为规范的方式进行展示，便于医生对眼底图像进行更加准确的判断。也可以通过配准的方式，识别若干张眼底图像是否属于同一名患者。但是，现有技术中的眼底图像配准方法通常需要依赖眼底图像中如视盘、黄斑等特征，在眼底图像存在成像异常的情况下，容易导致误检或者漏检。例如，如图1所示，图1(a)中眼底图像存在漏光，图1(b)中眼底图像缺少视盘，在现有技...
【技术保护点】
1.一种眼底图像配准模型的训练方法，其特征在于，包括：/n将原始眼底图像输入第一待训练模型中，获取所述第一待训练模型输出的第一模型配准参数；/n对所述第一模型配准参数进行扰动，生成扰动配准参数；/n根据所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，确定针对所述第一待训练模型的奖励值；/n根据所述奖励值，调整所述第一待训练模型中的模型参数，直至所述奖励值满足第一预设条件时，将所述第一待训练模型作为眼底图像配准模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种眼底图像配准模型的训练方法，其特征在于，包括：
将原始眼底图像输入第一待训练模型中，获取所述第一待训练模型输出的第一模型配准参数；
对所述第一模型配准参数进行扰动，生成扰动配准参数；
根据所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，确定针对所述第一待训练模型的奖励值；
根据所述奖励值，调整所述第一待训练模型中的模型参数，直至所述奖励值满足第一预设条件时，将所述第一待训练模型作为眼底图像配准模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，确定针对所述第一待训练模型的奖励值的步骤，包括：
分别采用所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，对所述原始眼底图像进行配准，得到第一配准图像以及第二配准图像；
根据所述第一配准图像以及第二配准图像，确定针对所述第一待训练模型的奖励值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型配准参数包括缩放变换参数、旋转变换参数、平移变换参数中的至少一种；
所述分别采用所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，对所述原始眼底图像进行配准，得到第一配准图像以及第二配准图像的步骤，包括：
分别采用所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，对所述原始眼底图像进行缩放、旋转、平移中的至少一种相似变换，得到第一配准图像以及第二配准图像。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一配准图像以及第二配准图像，确定针对所述第一待训练模型的奖励值的步骤，包括：
将所述第一配准图像以及第二配准图像分别输入预设的任务模型中，获取所述任务模型输出的第一输出值以及第二输出值；
根据所述第一输出值以及所述第二输出值，确定针对所述第一待训练模型的奖励值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将原始眼底图像输入第一待训练模型中，获取所述第一待训练模型输出的第一模型配准参数的步骤之前，所述方法还包括：
将所述原始眼底图像输入第二待训练模型中，获取所述第二待训练模型输出的第二模型配准参数；
采用所述第二模型配准参数以及所述原始眼底图像对应的标准配准参数，确定所述第二待训练模型的损失值；
根据所述损失值，调整所述第二待训练模型中的模型参数，直至所述第二模型配准参数满足第一预设条件时，将所述第二待训练模型作为第一待训练模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括原始眼底图像组和第一待训练模型组；原始眼底图像组I中包括N张原始眼底图像I(i)，第一待训练模型组M中包括N个第一待训练模型M(i)，i∈[1,N]，且i为正整数；且在所述第一待训练模型组M中，所述第一待训练模型M(i)的至少一个中间层相互连接；
所述将原始眼底图像输入第一待训练模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：何兰青，熊健皓，赵昕，和超，张大磊，
申请(专利权)人：上海鹰瞳医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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