眼底结构特征确定的方法、装置、介质和设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种眼底结构特征确定的方法、装置、介质和设备，该方法包括：获取眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的目标框检测模型，在眼底图像上生成第一目标检测框和第二目标检测框；根据第一目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点，根据第一目标检测点和第二目标检测点确定视盘中心点，根据第二目标检测框确定第三目标检测点和第四目标检测点；根据视盘中心点、第三目标检测点和第四目标检测点，确定眼底血管弓拟合曲线，从而确定血管弓。通过精确的确定眼底血管弓及其拟合曲线，不仅有利于帮助识别眼别，同时也有利于了解眼底异常和异常精细分析。常和异常精细分析。常和异常精细分析。

【技术实现步骤摘要】
眼底结构特征确定的方法、装置、介质和设备


[0001]本专利技术涉及眼底图像特征获取领域，具体涉及眼底结构特征确定的方法、装置、介质和设备。

技术介绍

[0002]在眼底图像中，血管弓是眼底基本特征之一，对其进行检测和识别，不仅有利于判别眼别(左右眼)，也有利于帮助了解眼底异常，同时也为眼底疾病分析提供更多有价值的信息。对眼底图像中的血管进行分割(即将血管从背景中识别出来)和分类(即对血管进行分类)在临床诊断和治疗中具有重要意义。以眼底血管为例，眼底是人体唯一一处可以直接无介入观测血管的区域，很多全身性的疾病和心脑血管疾病都会影响眼底血管的形态，并且对动脉和静脉的形成不同的影响。比如，临床研究证实眼底动静脉比的降低，会引起脑卒中风险的升高；眼底动脉的变窄和高血压的发展相关。
[0003]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中缺少眼底血管弓的提取方法。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种眼底结构特征确定的方法、装置、介质和设备，能够快速精细的确定血管弓特征，并获得其拟合曲线。
[0005]为达上述目的，第一方面，提供一种眼底结构特征确定的方法，其包括：
[0006]获取眼底图像；
[0007]将所述眼底图像和眼底图像输入预先训练好的目标框检测模型，在所述眼底图像上生成第一目标检测框和第二目标检测框；
[0008]根据所述第一目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点，根据所述第一目标检测点和所述第二目标检测点确定视盘中心点，根据所述第二目标检测框确定第三目标检测点和第四目标检测点；
[0009]根据所述视盘中心点、所述第三目标检测点和所述第四目标检测点，确定眼底血管弓拟合曲线，通过所述眼底血管弓拟合曲线确定眼底血管弓。
[0010]在一些可能的实施方式中，还包括：获取眼底训练图像；对所述眼底图像进行标注，获得训练样本；将所述训练样本输入深度学习目标框检测网络进行训练，获得所述目标框检测模型。
[0011]在一些可能的实施方式中，所述的对所述眼底训练图像进行标注，获得训练样本，具体包括：
[0012]确定所述眼底训练图像中视盘的外接矩形框，获取第一样本检测框，确定所述第一样本检测框的对角线的第一顶点和第二顶点，获取第一样本检测点和第二样本检测点，并根据所述第一样本检测点和所述第二样本检测点确定视盘中心点；
[0013]确定所述眼底图像中主血管的下半部分和主血管的上半部分，以所述视盘中心点
为圆心，以任意半径长度为半径画圆，与所述主血管的下半部分相交获取第三样本检测点，过所述第三样本检测点做垂线与所述主血管的上半部分相交获取第一辅助交点，过所述第一辅助交点做水平线与过所述视盘中心点的垂线相交的获取第四样本检测点，根据所述第三样本检测点、第一辅助交点与所述第四样本检测点，确定第二样本检测框；
[0014]根据所述第一样本检测框和所述第二样本检测框获取所述训练样本。
[0015]在一些可能的实施方式中，所述的将所述训练样本输入深度学习目标框检测网络进行训练，获取目标框检测模型，具体包括：
[0016]步骤S1：将所述训练样本输入深度学习目标框检测网络进行卷积，获取不同尺度特征图；
[0017]步骤S2：在所述不同尺度特征图上，以不同单元格的中心点为中心，生成多个不同长宽比目标预选框；
[0018]步骤S3：将所述目标预选框根据预设的交并比确定第一目标检测框和第二目标检测框，根据所述第一目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点，并计算所述第一目标检测点和所述第二目标检测点的坐标相对于所述第一样本检测点和所述第二样本检测点的坐标误差值，根据所述第二目标检测框确定第三目标检测点和第四目标检测点的坐标，并计算所述第三目标检测点和所述第四目标检测点的坐标相对于所述第三样本检测点和所述第四样本检测点的坐标误差值；
[0019]以上步骤S1至步骤S3不断地迭代，直至所述误差值降低到预设误差值，获取目标框检测模型。
[0020]在一些可能的实施方式中，所述的将所述眼底图像输入预先训练好的目标框检测模型，在所述眼底图像上生成第一目标检测框和第二目标检测框，具体包括：
[0021]将所述眼底图像输入所述目标框检测模型进行卷积，获取不同尺度特征图；
[0022]在所述每个尺度特征图上，以不同单元格的中心点为中心，生成多个不同长宽比的目标预选框；
[0023]将所述不同尺度特征图上的目标预选框进行结合，使用非最大值抑制方法分别选取所述第一目标检测框和所述第二目标检测框。
[0024]在一些可能的实施方式中，所述的根据所述视盘中心点、所述第三目标检测点和所述第四目标检测点获得血管弓拟合曲线，具体包括：
[0025]将所述第三目标检测点、所述视盘中心点和所述第四目标检测点依次连接，
[0026]以所述第三目标检测点为起始端点，以所述第四目标检测点为终止端点，通过贝塞尔函数拟合确定眼底血管弓拟合曲线。
[0027]在一些可能的实施方式中，还包括：根据所述视盘中心点、所述第三目标检测点和第四目标检测点，确定眼底血管弓的开角。
[0028]第二方面，本专利技术提供了眼底结构特征确定的装置，包括：
[0029]获取模块，获取眼底图像；
[0030]目标框检测模块，用于将所述眼底图像输入预先训练好的目标框检测模型，在所述眼底图像上生成第一目标检测框和第二目标检测框；
[0031]第一确定模块，用于根据所述第一目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点，根据所述第一目标检测点和所述第二目标检测点确定视盘中心点，根据所述第二目
标检测框确定第三目标检测点和第四目标检测点；
[0032]第二确定模块，用于根据所述视盘中心点、所述第三目标检测点和所述第四目标检测点，确定眼底血管弓拟合曲线，通过所述眼底血管弓拟合曲线确定眼底血管弓。
[0033]第三方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任意一种眼底结构特征确定的方法。
[0034]第四方面，本专利技术提供了一种眼底结构特征确定的设备，其包括：
[0035]一个或多个处理器；
[0036]存储装置，用于存储一个或多个程序；
[0037]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上任意一种的眼底结构特征确定的方法。
[0038]上述技术方案具有如下有益效果：
[0039]本专利技术实施例通过将眼底图像输入预先训练好的目标框检测模型，在眼底图像上生成第一目标检测框和第二目标检测框；根据第一目标测框确定视盘中心点，根据第二目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点；根据视盘中心点、第一目标检测点和第二目标检测点，获得眼底血管弓拟合曲线，通过眼底血管弓拟合曲线确定眼底血管弓。通过预先训练好的目标框检测模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种眼底结构特征确定的方法，其特征在于，包括：获取眼底图像；将所述眼底图像输入预先训练好的基于深度学习的目标框检测模型，在所述眼底图像上生成第一目标检测框和第二目标检测框；根据所述第一目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点，根据所述第一目标检测点和所述第二目标检测点确定视盘中心点，根据所述第二目标检测框确定第三目标检测点和第四目标检测点；根据所述视盘中心点、所述第三目标检测点和所述第四目标检测点，确定眼底血管弓拟合曲线，通过所述眼底血管弓拟合曲线确定眼底血管弓。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取眼底图像之前，还包括：获取眼底训练图像；对所述眼底训练图像进行标注，获得训练样本；将所述训练样本输入深度学习目标框检测网络进行训练，获得所述目标框检测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的对所述眼底训练图像进行标注，获得训练样本，具体包括：确定所述眼底训练图像中视盘的外接矩形框，获取第一样本检测框，确定所述第一样本检测框的对角线的第一顶点和第二顶点，获取第一样本检测点和第二样本检测点，并根据所述第一样本检测点和所述第二样本检测点确定视盘中心点；确定所述眼底图像中主血管的下半部分和主血管的上半部分，以所述视盘中心点为圆心，以任意半径长度为半径画圆，与所述主血管的下半部分相交获取第三样本检测点，过所述第三样本检测点做垂线与所述主血管的上半部分相交获取第一辅助交点，过所述第一辅助交点做水平线与过所述视盘中心点的垂线相交的获取第四样本检测点，根据所述第三样本检测点、第一辅助交点与所述第四样本检测点，确定第二样本检测框；根据所述第一样本检测框和所述第二样本检测框获取所述训练样本。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的将所述训练样本输入深度学习目标框检测网络进行训练，获得目标框检测模型，具体包括：步骤S1：将所述训练样本输入深度学习目标框检测网络进行卷积，获取不同尺度特征图；步骤S2：在所述不同尺度特征图上，以不同单元格的中心点为中心，生成多个不同长宽比的目标预选框；步骤S3：将所述目标预选框根据预设的交并比确定第一目标检测框和第二目标检测框，根据所述第一目标检测框确定第一目标检测点和第二目标检测点，并计算所述第一目标检测点和所述第二目标检测点的坐标相对于所述第一样本检测点和所述第二样本检测点的坐标误差值，根据所述第二目标检测框确定第三目标检测点和第四目标检测点的坐标，并计算所述第三目标检测点和所述第四目标检测点的坐标相对于所述第三样本检测点...

【专利技术属性】
技术研发人员：董洲，凌赛广，
申请(专利权)人：依未科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：