【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及眼部图像处理，具体涉及一种眼红状态分析方法、装置、计算设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人们对手机、电脑等电子设备使用越来越频繁，患干眼症的人也越来越多。一部分干眼病患者可能出现眼红、异物感、充血等情况，这些情况可以通过药物治疗，如人工泪液、抗炎药物来减轻这些不适感。还可以通过物理治疗，如睑板腺的熏蒸、按摩、光热疗法等来缓解炎症反应。
2、临床上如果能及时准确发现眼红现象，并能够定量给出结膜充血及睫状体充血的面积和比例，对于干眼症的诊断和治疗会起到关键作用。
3、目前针对眼红程度的分析大多采用传统的图像处理方法，使用阈值分割对原图提取结膜、角膜缘区域、眼红区域，然后基于这三个区域的面积得出眼红比例。但是阈值分割方法容易受到光照、眼球变化的影响，影响检出率。
4、现有技术中专利号为cn115035103a的中国专利文件公开了一种眼红图像数据的处理方法及眼红等级分析装置，通过将眼红图像数据输入预先训练好的第一神经网络模型，输出眼红分析区域；提取眼红图像数据的色彩通道，基于色彩通道和眼红分析区域计算眼红病灶区域，计算眼红分析区域和眼红病灶区域的比例关系，并确定眼红图像数据的眼红等级。这种方法与传统数字图像处理技术相比，分析红色区域占比相比受光照等外界因素影响小，具有高鲁棒、高准确性等特点，但是该方案仅对整个结膜区域进行分割，且需要经过两个神经网络模型得到眼红病灶区域，因此该方案计算量较大，不利于眼红数据的实时分析。
技术实现思路
1、为
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种眼红状态分析方法，包括：
3、获取待检测的眼部图像；基于分割网络对所述眼部图像进行区域分割，提取得到结膜区域和睫毛区域；对所述结膜区域进行边缘检测和边缘外扩掩膜分割，得到角膜缘区域；对眼部图像进行红色阈值分割得到去除所述睫毛区域的眼红区域；计算结膜区域内的眼红比例和角膜缘区域内的眼红比例，得到眼红状态分析结果。
4、可选地，在本专利技术提供的眼红状态分析方法中，分割网络可以采用u-net、fcn、xceptiona、transformer、dfanet中任意一种网络架构，分割网络的主干网络为编码器-解码器结构，用于分别输出背景预测概率、结膜预测概率和睫毛预测概率。
5、可选地，在本专利技术提供的眼红状态分析方法中，基于边缘检测算法检测结膜区域的内边缘；基于膨胀操作扩展所述内边缘，将扩展后的边缘图像转换为二值掩膜，得到二值化外扩掩膜；基于所述二值化外扩掩膜与结膜区域的交集得到角膜缘区域。
6、可选地，在本专利技术提供的眼红状态分析方法中，将眼部图像从rgb颜色空间转换为hsv颜色空间，得到hsv图像；基于hsv图像的红色通道和预设的红色有效范围值进行眼红区域阈值分割，得到阈值分割结果；从所述阈值分割结果中去除所述睫毛区域后，与所述结膜区域取交集，得到眼红区域。
7、可选地，在本专利技术提供的眼红状态分析方法中，如果hsv图像色调通道的像素点颜色值在预设的红色有效范围内，则将该像素点的灰度值设定为0；如果hsv图像色调通道的像素点颜色值不在预设的红色有效范围内，则将该像素点的灰度值设定为255。
8、可选地，在本专利技术提供的眼红状态分析方法中，还可以对眼红区域进行区域连通性分析，根据红色区域面积与预设面积阈值筛选出最终的眼红区域。
9、通过去除睫毛区域并对阈值分割得到的眼红区域进行区域连通性分析，可以降低噪声干扰，提高眼红区域检测的准确性。
10、可选地，在本专利技术提供的眼红状态分析方法中，统计结膜区域内的第一像素数量和结膜区域内眼红像素的第二像素数量；基于第二像素数量与第一像素数量的比值计算得到结膜区域内的眼红比例；
11、统计角膜缘区域内的第三像素数量和角膜缘区域内眼红像素的第四像素数量；基于第四像素数量与第三像素数量的比值计算得到角膜缘区域的眼红比例。
12、根据本专利技术的第二方面，提供了一种眼红状态分析装置，包括获取模块、结膜区域提取模块、角膜缘区域提取模块、眼红区域提取模块、统计分析模块。
13、其中，获取模块，用于获取待检测的眼部图像；
14、结膜区域提取模块，用于基于分割网络对所述眼部图像进行区域分割，提取得到结膜区域和睫毛区域；
15、角膜缘区域提取模块，用于对所述结膜区域进行边缘检测和边缘外扩掩膜分割，得到角膜缘区域；
16、眼红区域提取模块，用于对眼部图像进行红色阈值分割得到去除所述睫毛区域的眼红区域；统计分析模块，用于计算结膜区域内的眼红比例和角膜缘区域内的眼红比例，得到眼红状态分析结果。
17、根据本专利技术的第三方面，提供一种计算设备，包括：至少一个处理器；和存储有程序指令的存储器，其中，程序指令被配置为适于由至少一个处理器执行，程序指令包括用于执行上述眼红状态分析方法的指令。
18、根据本专利技术的第四方面，提供一种存储有程序指令的可读存储介质，当程序指令被计算设备读取并执行时，使得计算设备执行上述的眼红状态分析方法。
19、根据本专利技术提供的方案，基于分割网络分割得到结膜区域和睫毛区域，对于结膜区域使用边缘检测算法和形态学操作方法提取角膜缘区域，能够将深度学习算法与传统分割算法结合，避免光照、噪声、遮挡等不利因素对区域分割的影响，降低无关区域干扰，能提高各兴趣区域分割的准确性和效率。无需多次使用深度学习网络进行区域分割，可以快速准确地得出结膜区域内的眼红比例和角膜缘区域内的眼红比例，给干眼症、结膜炎、巩膜炎等多种眼部疾病诊断提供重要的参考依据，提供更加精细的眼红状态分析结果。
20、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种眼红状态分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述分割网络采用U-Net、FCN、XceptionA、Transformer、DFAnet中任意一种网络架构，分割网络的主干网络为编码器-解码器结构,
3.根据权利要求1所述的红眼状态分析方法，其特征在于，所述对所述结膜区域进行边缘检测和边缘外扩掩膜分割，得到角膜缘区域的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述对眼部图像进行红色阈值分割得到去除所述睫毛区域的眼红区域的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述基于HSV图像的色调通道和预设的红色有效范围值进行眼红区域阈值分割，得到阈值分割结果的步骤包括：
6.根据权利要求4所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述对眼部图像进行红色阈值分割得到去除所述睫毛区域的眼红区域的步骤还包括：
7.根据权利要求1所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述计算结膜区域内的眼红比例和角膜缘区域内的眼红比例的步骤包括：p>
8.一种眼红状态分析装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，包括：
10.一种存储有程序指令的可读存储介质，当所述程序指令被计算设备读取并执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1-7中任一项所述的眼红状态分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种眼红状态分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述分割网络采用u-net、fcn、xceptiona、transformer、dfanet中任意一种网络架构，分割网络的主干网络为编码器-解码器结构,
3.根据权利要求1所述的红眼状态分析方法，其特征在于，所述对所述结膜区域进行边缘检测和边缘外扩掩膜分割，得到角膜缘区域的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述对眼部图像进行红色阈值分割得到去除所述睫毛区域的眼红区域的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的眼红状态分析方法，其特征在于，所述基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王崇阳，陈文光，
申请(专利权)人：上海美沃精密仪器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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