一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统，涉及图像处理领域，其中，所述方法包括：获得多角度眼底图像集合；获得扩充多角度眼底图像集合；获得基础分割模型；获得移动端集成分割模型；基于此，获得模型输出结果，模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；获得特征点识别网络模型；获取待处理目标糖网眼底图像；将其输入至移动端集成分割模型和特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。解决了现有技术中针对眼底糖网图像病灶分割的精确度不高，进而导致眼底糖网图像病灶分割的效果不佳的技术问题。达到了提高眼底糖网图像病灶分割的精确度和准确性，提高眼底糖网图像病灶分割的效果和质量等技术效果。图像病灶分割的效果和质量等技术效果。图像病灶分割的效果和质量等技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体地，涉及一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统。

技术介绍

[0002]糖尿病性视网膜病变是指由视网膜毛细血管、小动脉、小静脉的病理性改变，以及这些微血管组织渗漏或阻塞而引起的一系列病变。糖尿病性视网膜病变会导致不同程度的视力减退，甚至失明。视网膜眼底图像是观察和诊断糖尿病性视网膜病变的一种重要影像手段。然而，在采集眼底图像数据的过程中不可避免地受到传统光学镜头视场角不足、瞳孔和屈光间质要求高、存在电子系统噪声、图像采集环境不理想等因素影响，导致采集的眼底图像数据对于发现、分析糖尿病性视网膜病变的病灶表现位置与形态等方面仍有不足。
[0003]现有技术中，存在针对眼底糖网图像病灶分割的精确度不高，进而导致眼底糖网图像病灶分割的效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统，解决了现有技术中针对眼底糖网图像病灶分割的精确度不高，进而导致眼底糖网图像病灶分割的效果不佳的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法，其中，所述方法应用于一种眼底糖网图像病灶分割集成的系统，所述方法包括：通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；基于所述训练数据增强模块对所述多角度眼底图像集合进行数据增强，获得扩充多角度眼底图像集合；/>[0007]将所述扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对所述训练样本数据进行语义分割训练，获得基础分割模型；将所述基础分割模型作为输入信息，通过所述移动端网络集成模块对所述输入信息和所述训练样本数据进行集成训练，获得移动端集成分割模型；
[0008]基于所述移动端集成分割模型，获得模型输出结果，所述模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；通过所述特征点识别校正模块对所述特征点分割结果图像集合进行识别网络训练，获得特征点识别网络模型；获取待处理目标糖网眼底图像；将所述待处理目标糖网眼底图像作为输入图像信息，输入至所述移动端集成分割模型和所述特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。
[0009]第二方面，本申请还提供了一种眼底糖网图像病灶分割集成的系统，其中，所述系统包括：图像采集模块，所述图像采集模块用于通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；训练数据增强模块，所述训练数据增强模块用于对所述多角度眼底图像集合进行数据增强，获得扩充多角度眼底图像集合；基础网络训练模块，所述基础网络训练模
块用于将所述扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对所述训练样本数据进行语义分割训练，获得基础分割模型；移动端网络集成模块，所述移动端网络集成模块用于将所述基础分割模型作为输入信息，通过所述移动端网络集成模块对所述输入信息和所述训练样本数据进行集成训练，获得移动端集成分割模型；中间输出模块，所述中间输出模块用于基于所述移动端集成分割模型，获得模型输出结果，所述模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；特征点识别校正模块，所述特征点识别校正模块用于通过所述特征点识别校正模块对所述特征点分割结果图像集合进行识别网络训练，获得特征点识别网络模型；信息采集模块，所述信息采集模块用于获取待处理目标糖网眼底图像；处理模块，所述处理模块用于将所述待处理目标糖网眼底图像作为输入图像信息，输入至所述移动端集成分割模型和所述特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0011]通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；利用训练数据增强模块对其进行数据增强，获得扩充多角度眼底图像集合；将扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对其进行语义分割训练，获得基础分割模型；将基础分割模型作为输入信息，通过所述移动端网络集成模块对所述输入信息和所述训练样本数据进行集成训练，获得移动端集成分割模型；基于此，获得模型输出结果，所述模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；通过所述特征点识别校正模块对所述特征点分割结果图像集合进行识别网络训练，获得特征点识别网络模型；获取待处理目标糖网眼底图像；将所述待处理目标糖网眼底图像作为输入图像信息，输入至所述移动端集成分割模型和所述特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。达到了提高眼底糖网图像病灶分割的精确度和准确性，提高眼底糖网图像病灶分割的效果和质量；同时，设计一种优化眼底糖网图像病灶分割的方法，实现基于移动端的糖网眼底图像的多类别病灶精细分割过程，在移动端高效分析糖网眼底图像的多类别病灶位置轮廓信息的技术效果。
附图说明
[0012]图1为本申请一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法的流程示意图；
[0013]图2为本申请一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法中对第一标准角度眼底图像集合和第二标准角度眼底图像集合进行图像拼接，获得多角度眼底图像集合的流程示意图；
[0014]图3为本申请一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法中获得扩充多角度眼底图像集合的流程示意图；
[0015]图4为本申请一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法中获得预测语义分割结果的流程示意图；
[0016]图5为本申请一种眼底糖网图像病灶分割集成的系统的结构示意图。
[0017]附图标记说明：图像采集模块11，训练数据增强模块12，基础网络训练模块13，移动端网络集成模块14，中间输出模块15，特征点识别校正模块16，信息采集模块17，处理模块18。
具体实施方式
[0018]本申请通过提供一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统，解决了现有技术中针对眼底糖网图像病灶分割的精确度不高，进而导致眼底糖网图像病灶分割的效果不佳的技术问题。达到了提高眼底糖网图像病灶分割的精确度和准确性，提高眼底糖网图像病灶分割的效果和质量；同时，设计一种优化眼底糖网图像病灶分割的方法，实现基于移动端的糖网眼底图像的多类别病灶精细分割过程，在移动端高效分析糖网眼底图像的多类别病灶位置轮廓信息的技术效果。
[0019]实施例一
[0020]请参阅附图1，本申请提供一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法，其中，所述方法应用于一种眼底糖网图像病灶分割集成的系统，所述方法具体包括如下步骤：
[0021]步骤S100：通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；
[0022]进一步的，本申请步骤S100还包括：
[0023]步骤S110：所述超广角激光图像采集装置包括第一波长激光器和第二波长激光器；
[0024]步骤S120：基于所述第一波长激光器和所述第二波长激光器获得第一角度眼底图像集合；
[0025]步骤S130：获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法，其特征在于，所述方法应用于一眼底糖网图像病灶分割集成的系统，所述系统包括训练数据增强模块、基础网络训练模块、移动端网络集成模块和特征点识别校正模块，所述方法包括：通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；基于所述训练数据增强模块对所述多角度眼底图像集合进行数据增强，获得扩充多角度眼底图像集合；将所述扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对所述训练样本数据进行语义分割训练，获得基础分割模型；将所述基础分割模型作为输入信息，通过所述移动端网络集成模块对所述输入信息和所述训练样本数据进行集成训练，获得移动端集成分割模型；基于所述移动端集成分割模型，获得模型输出结果，所述模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；通过所述特征点识别校正模块对所述特征点分割结果图像集合进行识别网络训练，获得特征点识别网络模型；获取待处理目标糖网眼底图像；将所述待处理目标糖网眼底图像作为输入图像信息，输入至所述移动端集成分割模型和所述特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合，包括：所述超广角激光图像采集装置包括第一波长激光器和第二波长激光器；基于所述第一波长激光器和所述第二波长激光器获得第一角度眼底图像集合；获取角度采集区域不同的第二角度眼底图像集合；将所述第一角度眼底图像集合和所述第二角度眼底图像集合进行去噪处理，获得第一标准角度眼底图像集合和第二标准角度眼底图像集合；对所述第一标准角度眼底图像集合和第二标准角度眼底图像集合进行图像拼接，获得所述多角度眼底图像集合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述多角度眼底图像集合，包括：基于所述第一标准角度眼底图像集合和所述第二标准角度眼底图像集合进行基准图像选择，获得眼底基准图像；根据所述眼底基准图像，构建基准图像坐标系；基于所述眼底基准图像，获取待拼接眼底图像集合；将所述待拼接眼底图像集合在所述基准图像坐标系中进行关系映射，确定图像转换矩阵；基于所述图像转换矩阵将所述待拼接眼底图像集合转换拼接至所述眼底基准图像，获得所述多角度眼底图像集合。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得扩充多角度眼底图像集合，包括：获取图像增强类型信息，所述图像增强类型信息包括旋转、水平翻转、垂直翻转、缩放；根据所述图像增强类型信息，确定眼底图像变化系数；基于所述眼底图像变化系数对所述多角度眼底图像集合进行数据扩增变化输出，获得
所述扩充多角...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑儒楠，胡磊，李超宏，
申请(专利权)人：苏州微清医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：