用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于图像识别领域，提供一种用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统，包括采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理；基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的全卷积网络进行分割，确定黄斑变性图像的块状标志物；提取线性标志物的长度和分割比例；确定块状标志物的面积、直径以及平均反射强度；基于线性标志物的长度和分割比例以及块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，利用训练好的随机森林模型识别新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶。实现同时识别和量化线性标志物的完整率，以及块状标志物的面积及直径。标志物的面积及直径。标志物的面积及直径。

【技术实现步骤摘要】
用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统


[0001]本专利技术属于图像识别
，具体涉及一种用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]新生血管性年龄相关性黄斑变性(neovascular age
‑
related macular degeneration，nAMD)是50岁以上年龄人群致盲的主要原因，可先后或同时累及患者双眼，与年龄、遗传、环境、氧化应激、免疫等多种因素相关，易在短期内导致不可逆的中心视力损害，且发病率随年龄增长显著增加。nAMD患者的主要病理特征为脉络膜或视网膜新生血管形成，导致黄斑区出现视网膜水肿、渗出、出血或视网膜下纤维化斑痕等改变。早期nAMD症状并不明显，患者可有轻微的中心视物扭曲或黑斑，如果健眼视力较好通常难以察觉，但是随着病情进展，一旦出现黄斑区水肿或出血，可以导致患者中心视力急剧下降甚至失明，严重影响老年患者的生活质量和自理能力，因此，在50岁以上老年人群进行nAMD的筛查及精确诊断对于个人、家庭乃至整个社会都至关重要。
[0004]nAMD的传统检查手段包括彩色眼底照相，但是仅通过彩色眼底照片很难确诊和准确评估患者病情。吲哚菁绿血管造影(indocyanine green angiography,ICGA)及荧光素眼底血管造影(fundus fluorescein angiography,FFA)是诊断nAMD患者黄斑区新生血管的金标准，但是均为有创检查，需要静脉注射造影剂，不仅存在感染风险，对含碘造影剂及合并严重肝肾功能不全的患者存在造影禁忌，无法作为常规眼科检查反复进行。光学相干断层扫描血管成像技术(optical coherence tomography angiography,OCTA)可以用于观察眼底各层血管，更清晰的显示黄斑处异常新生血管形态。但是，OCTA检查对信号质量非常敏感，局部信号强度较低时更易出现暗区从而影响病灶的判断，且OCTA无法显示液体的渗漏和积存，而这些病灶对于确定、鉴别不同病灶和评估疾病活动性等非常重要。
[0005]SD
‑
OCT作为nAMD临床诊治过程中应用最为广泛的关键性检查，是一种快速、安全、无创的成像方式，可以诊断和监测疾病活动性，以指导进一步治疗方案的拟定。通过OCT技术获得的高分辨率的视网膜组织横断面图像，实现了对其活体形态学的无创和定量检测，可直观展示与nAMD诊断和预后密切相关的病灶，如视网膜内液、视网膜下液、视网膜色素上皮层脱离、视网膜下高反射物等，在疾病的诊断和随访中具有无法替代的优势。但是目前针对难治型nAMD的预测主要集中在液体区域及高反射点分割，忽视了对于nAMD的发生发展至关重要的椭圆体带(ellipsoid zone，EZ)及外界膜层(external limiting membrane，ELM)。EZ和ELM的完整性体现了光感受器细胞的功能，同时，与进行抗VEGF治疗的患者的液体积聚缓解及视力预后显著相关。但是由于黄斑区水肿、积液及出血的存在，对其进行分析有很大难度。
[0006]然而，目前国内外相关研究主要集中在预测nAMD的视力预后，最新研究证明视力
下降仅是反复疾病活动导致的最终结局，且与患者的个体差异及病灶是否累及黄斑中心凹密切相关，无法代表疾病的活动性。此外，已有相关视力预后的预测模型，需具备全面的临床资料，如年龄、性别、多模影像数据，甚至基因型等，而在真实世界的临床应用中因过于繁杂而难以实现。

技术实现思路

[0007]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别方法及系统，本专利技术利用基于卷积神经网络及全卷积网络的算法，在SD
‑
OCT图像上成功实现了同时识别和量化线性标志物EZ和ELM的完整率，以及块状标志物IRF和SRF的面积及直径，PED和SHRM的面积、直径及反射率。并进一步基于自动分割所得量化数据，运用随机森林算法构建预测模型，预测治疗后1年的疾病活动性，成功实现了根据无创的SD
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OCT图像在就诊及治疗初始阶段识别预测难治型nAMD。因其简便性，可以辅助经验不足的临床医生制定个体化治疗方案，易于在临床实践中广泛推广，其高效能具有巨大的临床转化应用前景。
[0008]根据一些实施例，本专利技术的第一方案提供了一种用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，采用如下技术方案：
[0009]用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，包括：
[0010]数据处理模块，被配置为采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理；
[0011]线性标志物检测模块，被配置为基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片，根据黄斑变性图像的切片图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；
[0012]块状标志物分割模块，被配置为基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的全卷积网络进行分割，确定黄斑变性图像的块状标志物；
[0013]量化特征提取模块，被配置为对黄斑变性图像的切片图像的线性标志物进行生物标记提取，提取线性标志物的长度和分割比例；确定块状标志物的面积、直径以及平均反射强度；
[0014]病灶识别模块，被配置为基于线性标志物的长度和分割比例以及块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，利用训练好的随机森林模型识别新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶。
[0015]进一步地，所述采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理，具体为：
[0016]采集患者的原始黄斑变性图像；
[0017]基于原始黄斑变性图像，获取视网膜以黄斑中心凹为扫描中心的黄斑区谱域光学相干层析成像图像；
[0018]基于谱域光学相干层析成像图像进行裁剪，得到感兴趣区域；
[0019]并对感兴趣区域的图像进行正则化和归一化处理；
[0020]得到预处理后的黄斑变性图像。
[0021]进一步地，所述分类卷积神经网络由4个下游模块组成，每个所述下游模块包括依次连接的卷积层、批量归一化层和ReLU激活层、卷积层、批量归一化层和ReLU激活层、最大集合层以及分类器。
[0022]进一步地，基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片，根据黄斑变性图像的切片图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物，包括：
[0023]基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片；
[0024]根据黄斑黄斑变性图像的切片图像，从左到右依次输入到预先训练好的分类卷积神经网络中，得到多个切片图像对应的检测结果，即黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；
[0025]将多个切片的检测结果按照顺序进行滑动平均融合，得到融合预测结果。
[0026]进一步地，所述全卷积网络包括由一个主干网络层和一个分割头部组成。
[0027]进一步地，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，包括：数据处理模块，被配置为采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理；线性标志物检测模块，被配置为基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片，根据黄斑变性图像的切片图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；块状标志物分割模块，被配置为基于预处理后的黄斑变性图像，利用预先训练好的全卷积网络进行分割，确定黄斑变性图像的块状标志物；量化特征提取模块，被配置为对黄斑变性图像的切片图像的线性标志物进行生物标记提取，提取线性标志物的长度和分割比例；确定块状标志物的面积、直径以及平均反射强度；病灶识别模块，被配置为基于线性标志物的长度和分割比例以及块状标志物的面积、直径以及平均反射强度，利用训练好的随机森林模型识别新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶。2.如权利要求1所述的用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，所述采集患者的原始黄斑变性图像并进行预处理，具体为：采集患者的原始黄斑变性图像；基于原始黄斑变性图像，获取视网膜以黄斑中心凹为扫描中心的黄斑区谱域光学相干层析成像图像；基于谱域光学相干层析成像图像进行裁剪，得到感兴趣区域；并对感兴趣区域的图像进行正则化和归一化处理；得到预处理后的黄斑变性图像。3.如权利要求1所述的用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，所述分类卷积神经网络由4个下游模块组成，每个所述下游模块包括依次连接的卷积层、批量归一化层和ReLU激活层、卷积层、批量归一化层和ReLU激活层、最大集合层以及分类器。4.如权利要求1所述的用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片，根据黄斑变性图像的切片图像，利用预先训练好的分类卷积神经网络检测黄斑变性图像的切片图像的线性标志物，包括：基于预处理后的黄斑变性图像进行分割切片；根据黄斑黄斑变性图像的切片图像，从左到右依次输入到预先训练好的分类卷积神经网络中，得到多个切片图像对应的检测结果，即黄斑变性图像的切片图像的线性标志物；将多个切片的检测结果按照顺序进行滑动平均融合，得到融合预测结果。5.如权利要求1所述的用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，所述全卷积网络包括由一个主干网络层和一个分割头部组成。6.如权利要求1所述的用于新生血管性年龄相关性黄斑变性病灶识别系统，其特征在于，所述块状标志物的面积、直径以及平均反射强度在输入到训练好的随机森林模型中之前，还利用图卷积算...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲毅，宋先，许茜，边成，
申请(专利权)人：山东大学齐鲁医院，
类型：发明
国别省市：