【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像，特别是涉及一种角膜内皮细胞图像自动分割和形态参数测量方法、一种角膜内皮细胞图像自动分割和形态参数测量装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。
技术介绍
1、对眼角膜内皮细胞图像进行测量分析可以得到眼角膜内皮细胞的形态参数，但现有技术中，采集眼角膜内皮细胞图像后，如果通过人工分割图像中的内皮细胞，由于眼角膜内皮细胞数量庞大，人工提取细胞边界任务繁琐、耗时，此外，某些眼角膜内皮显微图像中还存在对比度低、镜面反射光照不均等问题，导致专家也很难识别细胞边界，从而使得最终测量得到的形态参数数据准确度较差。
2、现有技术中，还存在以下两类眼角膜内皮细胞分割方法：基于图像处理和基于深度学习的方法。前者存在细胞粘连和分割错误等问题，导致分割的细胞形态错误、眼角膜内皮细胞统计数目偏离真实值等状况。后者采用u-net网络作为边界特征检测器或语义分类器，进行眼角膜内皮细胞分割。由于u-net具有很强的泛化能力，能够自动提取角膜内皮细胞的特征，在很大程度上提高了分割性能，但仍存在分割图像边缘不突出或图像边缘断裂等问题。因此...
【技术保护点】
1.一种角膜内皮细胞图像自动分割和形态参数测量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，眼角膜内皮细胞图像分割模型包括多级特征加权模块和密集模块，将所述眼角膜内皮细胞图像输入眼角膜内皮细胞图像分割模型，输出眼角膜内皮细胞分割预测图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述眼角膜内皮细胞图像输入眼角膜内皮细胞图像分割模型，所述多级特征加权模块对所述眼角膜内皮细胞图像进行特征提取，生成眼角膜内皮细胞权重特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述密集模块对所述眼角膜内皮...
【技术特征摘要】
1.一种角膜内皮细胞图像自动分割和形态参数测量方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，眼角膜内皮细胞图像分割模型包括多级特征加权模块和密集模块，将所述眼角膜内皮细胞图像输入眼角膜内皮细胞图像分割模型，输出眼角膜内皮细胞分割预测图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述眼角膜内皮细胞图像输入眼角膜内皮细胞图像分割模型，所述多级特征加权模块对所述眼角膜内皮细胞图像进行特征提取，生成眼角膜内皮细胞权重特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述密集模块对所述眼角膜内皮细胞权重特征图进行特征融合增强处理，得到眼角膜内皮细胞分割预测图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以细胞核为种子、以细胞壁为边界，采用分水岭算法对所述眼角膜内皮细胞分割预...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雪花，江尚霖，黄良汇，杨维，曾亚光，李炜烈，陈楹楹，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：
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