【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及辅助医学检测，具体涉及一种甲襞微循环血管袢区域识别方法、存储介质及设备。
技术介绍
1、微循环是反映人体健康状态的重要标志，在医学领域，微循环病变可累及心脏、脑血管、内分泌等全身多个系统，成为当下多学科专家的研究热点。但针对微循环病变的高效、便捷、以及广泛适用的评估手段当前在临床上仍然缺乏，技术关键点尚未攻关。因此，探寻突破微循环检测技术难题的方法，具有重要的临床意义。
2、甲襞微循环人体内构型最简单的毛细血管，是临床常用的观察活体微循环动态的窗口之一。现有的甲襞微循环检测仪通过微循环显微镜对人体甲襞微循环血管进行拍照采样，所提取的微循环数据指标通过人工肉眼逐个观察的方法获得，该方法时效低、人工成本高，所获得的评估结果精确率低，漏标率、出错率高，对临床应用参考的价值不高，限制了甲襞微循环检测手段在临床的推广。
3、目前国内通过图像处理技术实现对甲襞微循环血管图像提取指标的研究工作较少，主要是对相对清晰的图像和人工定位血管的血管图像进行血管分割，并基于分割的血管图像利用图像处理算法技术实现血管的参数分析。但是研究的主体仅仅是血管，是满足不了中医临床需求的。在中医临床上，需要识别到两排的血管袢区域，并对区域内的血管袢进行参数分析。
4、目前的技术存在以下缺点：
5、1、已有的技术方案只是对血管进行分析，并没有实现血管袢的识别与分析，满足不了中医临床需求；
6、2、尚未实现血管袢区域的识别，满足不了中医临床的需求。
7、3、甲襞微循环血管图像采集成本
8、4、甲襞微循环血管图像的分割标注成本高；高质量的分割标注数据集需要专业的医护团队进行审核，且需要大量的时间成本，以及复杂背景下的血管分割标注极容易造成一定的标注误差，降低算法精度。
9、5、甲襞微循环血管图像的分割算法效率低、分割精度不足。
技术实现思路
1、为了克服上述技术缺陷，本专利技术提供一种甲襞微循环血管袢区域识别方法、存储介质及设备，其能实现对血管袢的识别。
2、为了解决上述问题，本专利技术按以下技术方案予以实现：
3、第一方面，本专利技术提供一种甲襞微循环血管袢区域识别方法，包括步骤：
4、获取血管图像，对血管图像预处理；
5、采用联合双滤波算法从预处理后的血管图像中提取特征得到血管二值图；
6、基于轮廓信息对血管二值图进行去噪处理；
7、采用labelme工具对已进行去噪处理后的血管二值图进行图像分类标注，建立血管与背景的图像分类数据集；
8、根据血管与背景的图像分类数据集训练图像分类网络模型，通过图像分类网络模型筛选出血管掩膜mask图；
9、基于血管掩膜mask图，根据血管袢闭合区域以及末端多段线识别血管袢；
10、基于血管袢清晰度划分血管袢区域。
11、作为上述方案的改进，所述获取血管图像，对血管图像预处理包括步骤：
12、在血管彩色rgb图像上提取绿色单通道的血管图像，并利用限制对比度自适应直方图均衡算法对绿色通道进行均衡化；
13、采用局部自适应伽马矫正对均衡化后的血管图像进行亮度矫正。
14、作为上述方案的改进，所述在血管彩色rgb图像上提取绿色单通道的血管图像，并利用限制对比度自适应直方图均衡算法对绿色通道进行均衡化包括步骤：
15、将绿色通道的血管图像分成多个大小相近并且面积不重叠的小图像块，并计算每一个小图像块的灰度直方图；
16、根据预先设定的阈值对直方图进行分段双线性插值处理；
17、重新分布每个灰度直方图，并计算累计分布函数，根据累计分布函数增强血管图像对比度。
18、作为上述方案的改进，所述采用联合双滤波算法从预处理后的血管图像中提取特征得到血管二值图步骤包括：
19、使用卷积的方式对血管图像的每一个像素点进行局部区域求均值，得到新血管图像；
20、对原血管图像与新血管图像进行卷积并进行特征融合，得到血管二值图。
21、作为上述方案的改进，所述基于血管掩膜mask图，根据血管袢闭合区域以及末端多段线识别血管袢包括步骤：
22、采用zhang-suen细化算法，对血管掩膜mask图进行骨架二值图提取；
23、对骨架二值图进行卷积，根据卷积和的值来标记末端点和分叉点，用深度优先遍历算法遍历骨架二值图得到末端多段线l；
24、对末端多段线l进行袢形分析；
25、基于骨架二值图，用轮廓提取算法得到内部轮廓，并对内部轮廓进行合并操作。
26、作为上述方案的改进，所述对末端多段线l进行袢形分析步骤包括：
27、对末端多段线l进行线性回归，并得出回归方程；
28、计算多段线l的外接矩形框，并根据外接矩形框的宽高判断长边的方向，以及长边方向的取值范围；
29、根据长边方向的取值范围，求出所有回归方程对应的点以及该点作切线到末端多段线l两边的距离长度；
30、根据距离长度和袢顶管径，得到血管袢顶和血管袢朝向；
31、计算距离长度小于阈值的点的数量，根据点的数量得到末端多段线l。
32、作为上述方案的改进，所述基于血管袢清晰度划分血管袢区域包括步骤：
33、基于相邻血管袢长度应大于1/2的前提，得到血管袢区域；
34、计算血管袢区域内所有血管袢的标准差；
35、根据预设的标准差阈值，将血管袢区域划分为清晰血管袢区域和不清晰血管袢区域。
36、作为上述方案的改进，所述基于相邻血管袢长度应大于1/2的前提，得到血管袢区域步骤包括：
37、根据血管袢朝向，求出血管袢长边方向的区间范围；
38、筛选出长边方向在区间范围的血管袢，并对满足条件的血管袢进行短边方向排序；
39、去除相邻血管袢不为1/2长度以上的血管袢。
40、第二方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法。
41、第三方面，本专利技术提供一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法。
42、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
43、1、本专利技术通过识别闭合区域以及末端多段线的方法，实现血管袢的识别；通过血管袢清晰度和管袢数量的血管袢区域识别，选择血管袢最清晰且血管袢数量最本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述获取血管图像，对血管图像预处理包括步骤：
3.根据权利要求2所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述在血管彩色RGB图像上提取绿色单通道的血管图像，并利用限制对比度自适应直方图均衡算法对绿色通道进行均衡化包括步骤：
4.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述采用联合双滤波算法从预处理后的血管图像中提取特征得到血管二值图步骤包括：
5.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述基于血管掩膜mask图，根据血管袢闭合区域以及末端多段线识别血管袢包括步骤：
6.根据权利要求5所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述对末端多段线L进行袢形分析步骤包括：
7.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述基于血管袢清晰度划分血管袢区域包括步骤：
8.根据权利要求7所述的甲襞微循环血管
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述获取血管图像，对血管图像预处理包括步骤：
3.根据权利要求2所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述在血管彩色rgb图像上提取绿色单通道的血管图像，并利用限制对比度自适应直方图均衡算法对绿色通道进行均衡化包括步骤：
4.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述采用联合双滤波算法从预处理后的血管图像中提取特征得到血管二值图步骤包括：
5.根据权利要求1所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述基于血管掩膜mask图，根据血管袢闭合区域以及末端多段线识别血管袢包括步骤：
6.根据权利要求5所述的甲襞微循环血管袢区域识别方法，其特征在于，所述对末端多段线l进行袢形分...
【专利技术属性】
技术研发人员：宾炜，卢永锵，叶子怡，林嬿钊，杨志敏，
申请(专利权)人：广东省中医院广州中医药大学第二附属医院，广州中医药大学第二临床医学院，广东省中医药科学院，
类型：发明
国别省市：
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