【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法及系统、设备
本专利技术属于计算机视觉、医学图像处理
,尤其涉及一种基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法及系统、设备及存储介质。
技术介绍
黄斑(macula)的中央有一个凹陷的结构,称为中央凹,是视力最敏锐的地方。当黄斑区域发生病变时,常会导致患者中心视力的严重下降,甚至是不可逆性失明。常见的视网膜疾病包括年龄相关性黄斑病变(age-relatedmaculardegeneration,AMD)、糖尿病性黄斑水肿(diabeticmacularedema,DME)等。在眼科疾病的临床诊断中,光学相关断层扫描技术(opticalcoherencetomography,OCT),是一种通过测量物体后向散射光的强度对物体进行断层成像的技术,它有着高分辨率、非接触、无创伤等特点,作为一种临床辅助手段被广泛应用。最初的医学图像分类采用人工标注的方法,医生通过观察大量的OCT横向扫描图像进行文本标注并且对其存储以确定患者的疾病类型,这种人工分析的方法耗时而且对医生的专业性有一定的要求,因此需要一种高效准确的视网膜OCT图像自动分类方法来辅助医生诊断。目前,利用UNet进行医学图像的语义分割,能有效分割医学图像的病灶部分,并且模型的参数量比较小,但当OCT图像噪音比较大时,会发生语义分割错误的情况。首先,视网膜图像结构的复杂性,并不是每种眼科疾病的OCT图像上都有明显的差别,因此使用UNet进行视网膜OCT图像病灶语义分割时准确率有待提高。由于视网膜OCT图像噪音大, ...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法,其特征在于,所述方法包括:/n生成OCT图像中的第一掩码图像,对所述第一掩码图像进行处理,将所述处理后的第一掩码图像与所述OCT图像进行运算,获取所述OCT图像中的第一兴趣区域图像;对所述第一兴趣区域图像进行处理,确定所述OCT图像中的前景区域,将所述前景区域转换为第二掩码图像并对所述第二掩码图像进行处理;/n将处理后的第二掩码图像与所述第一兴趣区域图像进行运算,提取所述第一兴趣区域图像中的第二兴趣区域图像;/n对所述第二兴趣区域图像进行特征增强处理,得到第三兴趣区域图像;/n通过卷积神经网络对所述第三兴趣区域图像进行分类,得到所述第三区域图像的分类结果,获取所述分类结果的置信度,根据所述分类结果的置信度将最终分类结果显示于所述OCT图像上,所述分类结果包括所述最终分类结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法,其特征在于,所述方法包括:
生成OCT图像中的第一掩码图像,对所述第一掩码图像进行处理,将所述处理后的第一掩码图像与所述OCT图像进行运算,获取所述OCT图像中的第一兴趣区域图像;对所述第一兴趣区域图像进行处理,确定所述OCT图像中的前景区域,将所述前景区域转换为第二掩码图像并对所述第二掩码图像进行处理;
将处理后的第二掩码图像与所述第一兴趣区域图像进行运算,提取所述第一兴趣区域图像中的第二兴趣区域图像;
对所述第二兴趣区域图像进行特征增强处理,得到第三兴趣区域图像;
通过卷积神经网络对所述第三兴趣区域图像进行分类,得到所述第三区域图像的分类结果,获取所述分类结果的置信度,根据所述分类结果的置信度将最终分类结果显示于所述OCT图像上,所述分类结果包括所述最终分类结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一掩码图像进行处理,将所述处理后的第一掩码图像与所述OCT图像进行运算包括:
提取处理后的所述第一掩码图像的外围轮廓,并填充所述外围轮廓内的元素;
采用卷积核对所述填充所述外围轮廓内的元素的所述第一掩码图像进行腐蚀运算;
将所述腐蚀运算过后的所述第一掩码图像与所述OCT图像进行与运算。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一兴趣区域图像进行处理,确定所述OCT图像中的前景区域包括:
采用卷积核对所述第一兴趣区域图像进行开运算,并对所述进行开运算后的第一兴趣区域图像进行中值滤波处理。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述前景区域转换为第二掩码图像并对所述第二掩码图像进行处理包括:
转换所述前景区域的像素亮度值,得到所述第二掩码图像;
检测所述第二掩码图像的轮廓,对所述轮廓画近似多边形并填充所述近似多边形的内部;
采用卷积核对所述第二掩码图像上的所述填充后的近似多边形进行中值滤波处理;
采用卷积核对处理后的所述第二掩码图像进行闭运算,再采用卷积核对所述进行闭运算后的第二掩码图像进行开运算。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第二兴趣区域图像进行特征增强处理,得到第三兴趣区域图像...
【专利技术属性】
技术研发人员:相韶华,温华杰,肖志勇,赵建,
申请(专利权)人:深圳技术大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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