一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统及装置制造方法及图纸

本申请属于计算机视觉技术领域，公开了一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统及装置，该系统包括：图像预处理模块，用于获取待处理的荧光素眼底血管造影图像，并对荧光素眼底血管造影图像进行预处理；病变区域及病变区域内无灌注区分割模块，用于通过预先训练的语义分割模型对经过预处理的荧光素眼底血管造影图像进行处理，确定其中的病变区域和病变区域内的无灌注区；缺血指数计算模块，用于获取病变区域的面积值和无灌注区的面积值，并计算得到荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。本申请可以达到分割荧光素眼底血管造影图像中的病变区域及病变区域中的无灌注区、实现病变量化以及适用于多种视网膜病变的效果。效果。效果。

A processing system and device for fundus fluorescein angiography image

【技术实现步骤摘要】
一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统及装置


[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统及装置。

技术介绍

[0002]视网膜病变有较多分类，比如糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, DR）、视网膜分支静脉阻塞(Branch Retinal Vein Occlusion，BRVO)、视网膜中央静脉阻塞(Central Retinal Vein Occlusion，CRVO)及视网膜血管炎等；荧光素眼底血管造影(Fundus Fluorescein Angiography，FFA)可以反映视网膜血管及灌注情况。然而，现有技术中只有针对糖尿病视网膜病变（DR）中无灌注区的分割和定位，存在不仅未实现病变的量化，而且无法对其他视网膜病变进行处理，适用性差的问题。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统及装置，可以分割荧光素眼底血管造影图像中的病变区域及病变区域中的无灌注区，实现病变量化且适用于多种视网膜病变。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统，该系统包括：图像预处理模块，用于获取待处理的荧光素眼底血管造影图像，并对荧光素眼底血管造影图像进行预处理，荧光素眼底血管造影图像为预设的多种视网膜病变中任一种视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像；病变区域及病变区域内无灌注区分割模块，用于通过预先训练的语义分割模型对经过预处理的荧光素眼底血管造影图像进行处理，确定其中的病变区域和病变区域内的无灌注区，语义分割模型是基于多种视网膜病变分别对应的荧光素眼底血管造影图像训练而得到的；缺血指数计算模块，用于获取病变区域的面积值和无灌注区的面积值，并计算得到荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。
[0005]基于上述实施例，在一些实施方式中，预设的多种视网膜病变包括糖尿病视网膜病变、视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞及视网膜血管炎；在荧光素眼底血管造影图像为糖尿病视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像时，病变区域分割模块确定的病变区域为荧光素眼底血管造影图像中的整个视网膜区域；在荧光素眼底血管造影图像为视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞或视网膜血管炎的荧光素眼底血管造影图像时，病变区域及病变区域内无灌注区分割模块确定的病变区域为荧光素眼底血管造影图像中的视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞或视网膜血管炎的病变区域。
[0006]进一步地，该系统还包括模型训练模块，该模型训练模块包括：
原始图像采集单元，用于采集原始图像以创建原始图像集，原始图像为糖尿病视网膜病变或视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像，原始图像集中包括糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像；原始图像预处理单元，用于对原始图像集中的每张原始图像进行预处理，并从原始图像集中删除不符合预设标准的原始图像，得到已预处理图像集；图像标注单元，用于对已预处理图像集中的每张已预处理图像进行标注，得到标注图像集；其中，在已预处理图像为糖尿病视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像时，对无灌注区进行标注；在已预处理图像为视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像时，分别对无灌注区和视网膜分支静脉阻塞病变的区域进行标注；图像分配单元，用于按照预设比例将标注图像集中的各张标注图像随机分配到训练集和第一测试集；模型构建单元，用于构建一个基于卷积神经网络的语义分割模型；模型训练单元，用于通过训练集中的标注图像对语义分割模型进行训练；模型验证单元，用于获取第二测试集，并分别使用第一测试集和第二测试集中的图像对训练后的语义分割模型进行验证，以得到预先训练的语义分割模型；第二测试集中包括多种视网膜病变中除糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞以外的至少一种视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像。
[0007]进一步地，该系统还包括图像显示模块；图像显示模块用于显示荧光素眼底血管造影图像，并在荧光素眼底血管造影图像中使用不同的指定颜色显示病变区域和无灌注区；和/或，图像显示模块用于显示病变区域的面积值、无灌注区的面积值及荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。
[0008]进一步地，荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数为荧光素眼底血管造影图像中的无灌注区面积占病变区域面积的比例值。
[0009]进一步地，预设的多种视网膜病变包括糖尿病视网膜病变、视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞以及视网膜血管炎中的至少两种。
[0010]第二方面，本申请另一实施例提供了一种荧光素眼底血管造影图像的处理装置，该装置包括计算机设备，计算机设备包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行如下步骤：获取待处理的荧光素眼底血管造影图像，并对荧光素眼底血管造影图像进行预处理，荧光素眼底血管造影图像为预设的多种视网膜病变中任一种视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像；通过预先训练的语义分割模型对经过预处理的荧光素眼底血管造影图像进行处理，确定其中的病变区域和病变区域内的无灌注区，语义分割模型是基于多种视网膜病变分别对应的荧光素眼底血管造影图像训练而得到的；获取病变区域的面积值和无灌注区的面积值，并计算得到荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。
[0011]进一步地，处理器调用存储器中的计算机程序时还执行如下步骤：采集原始图像以创建原始图像集，原始图像为糖尿病视网膜病变或视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像，原始图像集中包括糖尿病视网膜病变和视网膜分支静
脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像；对原始图像集中的每张原始图像进行预处理，并从原始图像集中删除不符合预设标准的原始图像，得到已预处理图像集；对已预处理图像集中的每张已预处理图像进行标注，得到标注图像集；其中，在已预处理图像为糖尿病视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像时，对无灌注区进行标注；在已预处理图像为视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像时，分别对无灌注区和视网膜分支静脉阻塞病变的区域进行标注；按照预设比例将标注图像集中的各张标注图像随机分配到训练集和第一测试集；构建一个基于卷积神经网络的语义分割模型；通过训练集中的标注图像对语义分割模型进行训练；获取第二测试集，并分别使用第一测试集和第二测试集中的图像对训练后的语义分割模型进行验证，以得到预先训练的语义分割模型；第二测试集中包括多种视网膜病变中除糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞以外的至少一种视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像。
[0012]进一步地，处理器调用存储器中的计算机程序时还执行如下步骤：显示荧光素眼底血管造影图像，并在荧光素眼底血管造影图像中使用不同的指定颜色显示病变区域和无灌注区；和/或，显示病变区域的面积值、无灌注区的面积值及荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。
[0013]第三方面，本申请又一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种荧光素眼底血管造影图像的处理系统，其特征在于，所述系统包括：图像预处理模块，用于获取待处理的荧光素眼底血管造影图像，并对所述荧光素眼底血管造影图像进行预处理，所述荧光素眼底血管造影图像为预设的多种视网膜病变中任一种视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像；病变区域及病变区域内无灌注区分割模块，用于通过预先训练的语义分割模型对经过预处理的所述荧光素眼底血管造影图像进行处理，确定其中的病变区域和位于所述病变区域内的无灌注区，所述语义分割模型是基于所述多种视网膜病变分别对应的荧光素眼底血管造影图像训练而得到的；缺血指数计算模块，用于获取所述病变区域的面积值和所述无灌注区的面积值，并计算得到所述荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预设的多种视网膜病变包括糖尿病视网膜病变、视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞及视网膜血管炎；在所述荧光素眼底血管造影图像为糖尿病视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像时，所述病变区域及病变区域内无灌注区分割模块确定的病变区域为所述荧光素眼底血管造影图像中的整个视网膜区域；在所述荧光素眼底血管造影图像为视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞或视网膜血管炎的荧光素眼底血管造影图像时，所述病变区域及病变区域内无灌注区分割模块确定的病变区域为所述荧光素眼底血管造影图像中的视网膜分支静脉阻塞、视网膜中央静脉阻塞或视网膜血管炎的病变区域。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统还包括模型训练模块，所述模型训练模块包括：原始图像采集单元，用于采集原始图像以创建原始图像集，所述原始图像为糖尿病视网膜病变或视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像，所述原始图像集中包括糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像；原始图像预处理单元，用于对所述原始图像集中的每张原始图像进行预处理，并从所述原始图像集中删除不符合预设标准的原始图像，得到已预处理图像集；图像标注单元，用于对所述已预处理图像集中的每张已预处理图像进行标注，得到标注图像集；其中，在已预处理图像为糖尿病视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像时，对无灌注区进行标注；在已预处理图像为视网膜分支静脉阻塞的荧光素眼底血管造影图像时，分别对无灌注区和视网膜分支静脉阻塞病变的区域进行标注；图像分配单元，用于按照预设比例将所述标注图像集中的各张标注图像随机分配到训练集和第一测试集；模型构建单元，用于构建一个基于卷积神经网络的语义分割模型；模型训练单元，用于通过所述训练集中的标注图像对所述语义分割模型进行训练；模型验证单元，用于获取第二测试集，并分别使用所述第一测试集和所述第二测试集中的图像对训练后的语义分割模型进行验证，以得到所述预先训练的语义分割模型；所述第二测试集中包括所述多种视网膜病变中除糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞以外的至少一种视网膜病变的荧光素眼底血管造影图像。4.根据权利要求1至3任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括图像显示模块；
所述图像显示模块用于显示所述荧光素眼底血管造影图像，并在所述荧光素眼底血管造影图像中使用不同的指定颜色显示所述病变区域和所述无灌注区；和/或，所述图像显示模块用于显示所述病变区域的面积值、所述无灌注区的面积值及所述荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述荧光素眼底血管造影图像对应的适用于临床的缺血指数为所述荧光素眼底血管造影图像中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：林桢哲，林铎儒，于珊珊，林浩添，梁小玲，赵欣予，
申请(专利权)人：中山大学中山眼科中心，
类型：发明
国别省市：