一种眼睑缘特征分类方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种眼睑缘特征分类方法，包括，将原始特征图输入眼睑缘分割模型，获得分割图像；对分割图像进行窗口划分获得每一窗口对应的初始化位置和大小信息后，将分割图像输入特征初步提取模型，获得初始图像；根据每一窗口对应的初始化位置和大小信息，以及初始图像，对分割图像重新进行窗口划分；将分割图像输入预先设置的特征分类模型，特征分类模型根据分割图像和图像块尺寸，以及第一目标维度，获得特征图像；将特征图像输入分类头，获得特征分类结果。其有益效果是，实现了利用分割信息来辅助特征分类，并针对眼睑缘的特点进行优化，提升了在处理眼睑缘特征时的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种眼睑缘特征分类方法。

技术介绍

1、眼睑缘是眼睑皮肤与结膜交界的部分，保持眼睑缘健康对于整体眼表的健康至关重要。睑缘炎是最常见的眼部疾病之一，约47％的眼科患者受其影响。睑缘眼经常引发睑板腺功能障碍、干眼症以及睑缘角结膜炎(bkc)。而bkc可能导致散光、角膜病变、弱视、视力丧失或角膜穿孔。因此，早期诊断和治疗睑缘炎对预防视力丧失非常重要。根据美国眼科学会的分类，睑缘炎按解剖位置分为前睑缘炎和后睑缘炎。前睑缘炎影响眼睑皮肤、睫毛基部和睫毛毛囊，而后睑缘炎则影响睑板腺。睑缘炎的主要临床特征是睑缘发红，而后睑缘炎的标志是睑板腺口堵塞。

2、近年来，深度学习在医学图像分割和分类方面显示出显著潜力。一项研究提出自动客观的评估眼睑的形态特征；而另一项研究提出的用深度学习技术分析甲状腺相关眼病患者的眼睑形态，表明自动测量与手动测量之间有很强的一致性。

3、但是，这些方法均将分割和分类视为独立的任务，未能充分利用分割信息来辅助特征分类，导致分类结果的准确性受限。

技术实现思路本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种眼睑缘特征分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述S4包括：

3.根据权利要求2所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述S4-3之后，S5之前还包括：

4.根据权利要求3所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述S4-6之后，S5之前还包括：

5.根据权利要求2所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述S5包括：

6.根据权利要求2所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述S4-3还包括：

7.根据权利要求1所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种眼睑缘特征分类方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述s4包括：

3.根据权利要求2所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述s4-3之后，s5之前还包括：

4.根据权利要求3所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述s4-6之后，s5之前还包括：

5.根据权利要求2所述的眼睑缘特征分类方法，其特征在于，所述s5包...

【专利技术属性】
技术研发人员：接英，田磊，冯珺，周美华，李傲，文皓男，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京同仁医院，
类型：发明
国别省市：

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