一种基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种利用九眼位辅助进行斜视类型判断的方法及系统，属于医学图像处理技术领域，通过对九个眼位的图像采集，并提供智能化图像处理方法进行图像的配准对齐后的拼接，大幅度降低人工拼接图像所耗费的时间，提出一种全新的利用特征点构建辅助线，并依据辅助线确定斜视特征参数，基于斜视特征参数确定斜视类型，在此过程中还提出了一种瞳孔中心预估算法。本发明专利技术方法极大地提高了斜视的诊断效率以及准确度。率以及准确度。率以及准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法及系统


[0001]本专利技术属于医学图像处理
，具体涉及一种基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法及系统。

技术介绍

[0002]现有技术通过手动使用手机或者相机对被检查者眼部进行拍照，分别让被被检查者双眼向正前方、水平左侧、水平右侧、正上、左上、右上、正下、左下、右下九个方向看，并拍下九张图片，截取眼部图片，在电脑上拼成一个九宫格图片。医生通过分析九宫格图片里面两个眼睛眼球的位置分析眼睛的斜视及眼外肌异常情况。医生在处理九宫格图像时需要手动截去眼部图像，耗时费力。然后再由医生根据拼接好的图片进行诊断，极大的浪费了医生的时间，且在截取的时候由于每次截取标准不同，造成截图效果不好，斜视诊断不准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法及系统。
[0004]本专利技术基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法包含如下步骤：s1采集被测用户的眼部图像，包含被测用户双眼左上方、正上方、右上方、水平左侧、水平正前、水平右侧、左下方、正下方、右下方的九眼位单幅图像；具体，指示被测用户在不同方位的观察光标，根据预设的采集顺序，在用户观察不同方位上的光标时，分别采集得到观察各个方位光标下的眼部图像。
[0005]s2 分别提取九眼位图像中每幅图像的眼部区域并进行眼睛目标配准对齐；采用基于深度学习目标特征点提取算法提取眼部区域，在得到眼部区域基础上检测包含角膜映光点、瞳孔中心点、左右眼角以及上下眼睑沿点的12个特征点；进一步依据得到的左右眼眼角点、上下眼睑沿点共8个特征特征点进行图像配准，以双眼正前方图像作为参考实现坐标系的统一和尺寸标准化；其中，上述眼部区域12个特征点通过如下特征点检测方法得到：首先对采集的多幅眼位图像进行边缘轮廓检测，得到眼部外边缘轮廓；依据外边缘确定得到构成的椭圆计算弧度最小点和弧度最大点确定左右眼角以及上下眼睑沿；依据眼部外边缘轮廓区域内进行圆拟合得到虹膜外边缘轮廓以及包含在其内部的瞳孔轮廓，依据瞳孔轮廓的几何中心作为瞳孔中心点；以及依据检测得到的虹膜外边缘轮廓几何中心得到虹膜中心点位置；通过阈值法对眼部图像内的像素进行二值化处理，其中二值化的阈值设为T,大于阈值的像素设为255，小于阈值的像素设为0，角膜映光点为角膜区域亮度最高的圆形区域，取其几何中心作为角膜映光点坐标；部分眼位的瞳孔中心点由于遮挡会出现无法检测得到的情况，瞳孔中心点坐标可以由虹膜外边缘轮廓或包含在其内部的瞳孔轮廓延长补充线定位得到，依据延长后的轮廓进行三维换算后的几何中心确定瞳孔中心点坐标。
[0006]s3 依据配准对齐后的图像拼接得到九眼位拼接图像；具体配准以及标准化后的眼位图进行拼接，得到左上方、正上方、右上方、水平左侧、水平正前、水平右侧、左下方、正下方、右下方三行三列的九眼位图像。
[0007]s4 根据角膜映光点相对于瞳孔中心点的位置关系得到斜视特征参数；以瞳孔的几何中心作为二维平面的坐标原点，角膜映光点（附图2中白色亮点）的位置以坐标形式标注，其中右眼角膜映光点在向上看、向前看和向下看的坐标分别以（Xru,Yru）、（Xr,Yr）、（Xrd,Yrd）表示，左眼角膜映光点在向上看、向前看和向下看的坐标以（Xlu,Ylu）、（Xl,Yl）、（Xld,Yld）表示；根据坐标点以及坐标点辅助线得到斜视特征参数包括|Xr|、|Xl|、|Yr|、|Yl|、|Xr
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Xl|、（Xr
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Xl）、（Yr
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Yl）以及（Xru
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Xlu）、（Xr
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Xl）、（Xrd
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Xld）。
[0008]s5 依据斜视特征参数给出斜视类型；包括斜视方向以及AV征判断辅助判断；内外斜视及垂直斜视的划分中，设水平斜视的判断的单眼判断阈值为σ，双眼判断阈值为τ；垂直斜视的判断的单眼判断阈值为α，双眼判断阈值为ρ；当|Xr| ＞σ或者|Xl|＞σ或者|Xr
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Xl|＞τ，判断为水平斜视：当（Xr
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Xl）＞0判断为外斜视，当（Xr
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Xl）＜0判断为内斜视；当|Yr| ＞α或者|Yl|＞α或者|Yr
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Yl|＞ρ，判断为垂直斜视：当（Yr
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Yl）＞0代表为右下斜，当（Yr
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Yl）＜0判断为右上斜；A
‑
V征斜视辅助确定中，将（Xru
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Xlu）、（Xr
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Xl）、（Xrd
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Xld）三个差值与相应设定判断阈值T进行比较，从而确定A
‑
V征的类型；当（Xru
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Xlu）
‑
（Xrd
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Xld）＞Ta时，判断为A征；当（Xru
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Xlu）
‑
（Xrd
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Xld）＜Tv时判定为V征。
[0009]进一步，本专利技术还提供了一种基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法及系统，系统包含如下功能单元：九眼位图像采集单元，采集被测用户的眼部图像，包含被测用户双眼左上方、正上方、右上方、水平左侧、水平正前、水平右侧、左下方、正下方、右下方的九眼位单幅图像；具体，指示被测用户在不同方位的观察光标，根据预设的采集顺序，在用户观察不同方位上的光标时，分别采集得到观察各个方位光标下的眼部图像。
[0010]九眼位图像配准对齐单元，分别提取九眼位图像中每幅图像的眼部区域并进行眼睛目标配准对齐；采用基于深度学习目标特征点提取算法提取眼部区域，在得到眼部区域基础上检测包含角膜映光点、瞳孔中心点、左右眼角以及上下眼睑沿点的12个特征点；进一步依据得到的左右眼眼角点、上下眼睑沿点共8个特征特征点进行图像配准，以双眼正前方图像作为参考实现坐标系的统一和尺寸标准化。
[0011]其中，上述眼部区域12个特征点通过如下特征点检测方法得到：首先对采集的多幅眼位图像进行边缘轮廓检测，得到眼部外边缘轮廓；依据外边缘确定得到构成的椭圆计算弧度最小点和弧度最大点确定左右眼角以及上下眼睑沿；依据眼部外边缘轮廓区域内进行圆拟合得到虹膜外边缘轮廓以及包含在其内部的瞳孔轮廓，依据瞳孔轮廓的几何中心作为瞳孔中心点；以及依据检测得到的虹膜外边缘轮廓几何中心得到虹膜中心点位置；通过阈值法对眼部图像内的像素进行二值化处理，其中二值化的阈值设为T,大于阈值的像素设为255，小于阈值的像素设为0，角膜映光点为角膜区域亮度最高的圆形区域，取其几何中心
作为角膜映光点坐标。
[0012]部分眼位的瞳孔中心点由于遮挡会出现无法检测得到的情况，瞳孔中心点坐标可以由虹膜外边缘轮廓或包含在其内部的瞳孔轮廓延长补充线定位得到，依据延长后的轮廓进行三维换算后的几何中心确定瞳孔中心点坐标。
[0013]九眼位图像拼接单元，依据配准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法，其特征在于包含如下步骤：s1采集被测用户的眼部图像，包含被测用户双眼左上方、正上方、右上方、水平左侧、水平正前、水平右侧、左下方、正下方、右下方的九眼位单幅图像；s2 分别提取九眼位图像中每幅图像的眼部区域并进行眼睛目标配准对齐；s3 依据配准对齐后的图像拼接得到九眼位拼接图像；s4 根据角膜映光点相对于瞳孔中心点的位置关系得到斜视特征参数；具体以瞳孔的几何中心作为二维平面的坐标原点，获取角膜映光点位置相对于坐标原点的坐标得到斜视特征参数；s5 依据斜视特征参数给出斜视类型。2.根据权利要求1所述的基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法，其特征在于：所述步骤s1中具体通过指示被测用户在不同方位观察光标，用户观察不同方位上的光标时，分别采集得到观察各个方位光标下的眼部图像。3.根据权利要求1所述的基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法，其特征在于：所述步骤s2中采用基于深度学习目标特征点提取算法提取眼部区域以及包含角膜映光点、瞳孔中心点、左右眼角以及上下眼睑沿点特征点，依据得到的左右眼眼角点以及上下眼睑沿点进行图像配准。4.根据权利要求1所述的基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法，其特征在于：步骤s2中部分眼位的瞳孔中心点由于遮挡会出现无法检测得到的情况，瞳孔中心点坐标可以由虹膜外边缘轮廓或包含在其内部的瞳孔轮廓延长补充线定位得到，依据延长后的轮廓进行三维换算后的几何中心确定瞳孔中心点坐标。5.根据权利要求1所述的基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法，其特征在于：步骤s4中以瞳孔的几何中心作为二维平面的坐标原点，右眼角膜映光点在向上看、向前看和向下看的坐标分别以（Xru,Yru）、（Xr,Yr）、（Xrd,Yrd）表示，左眼角膜映光点在向上看、向前看和向下看的坐标以（Xlu,Ylu）、（Xl,Yl）、（Xld,Yld）表示；根据坐标点以及坐标点辅助线得到斜视特征参数包括|Xr|、|Xl|、|Yr|、|Yl|、|Xr
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Xl|、（Xr
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Xl）、（Yr
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Yl）以及（Xru
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Xlu）、（Xr
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Xl）、（Xrd
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Xld）。6.根据权利要求5所述的基于九眼位图像的斜视智能辅助分析方法，其特征在于：步骤5中，设水平斜视的判断的单眼判断阈值为σ，双眼判断阈值为τ；垂直斜视的判断的单眼判断阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊斐斐，黄正衍，冯勃，
申请(专利权)人：天津市九米九视光技术有限公司，
类型：发明
国别省市：