【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例总体涉及图像处理领域，具体涉及一种结合最小路径和深度学习的眼部图像分割的方法、电子设备及计算机可读介质。
技术介绍
1、光学相干断层成像(optical cohernce tomography，oct)在1991年由麻省理工大学huang等人提出，在数十年时间里面得到了极大的发展和应用。该技术利用了迈克尔逊干涉仪的原理，将其中一块反射镜改成了样品，通过样品臂的反射光和参考臂的反射光相干成像，得到样品的深度信息。oct技术有快速成像、较深的成像深度、非侵入、非接触、价格低等特点，在医疗检测领域得到广泛的发展和应用。从分辨率和成像深度对比其他成像手段，oct成像技术填补了共焦显微镜和超声技术之间的空白。
2、根据具体的成像原理和系统设计，oct系统可分为时域oct(td-oct)和频域oct(fd-oct)。而频域oct，又可根据其采用的光源和接收器的不同，分为光谱域oct(sd-oct)和扫频源oct(ss-oct)两种。目前，频域oct由于可以直接得到样品的深度信息，省去了参考臂的移动，成像速度得到了极大的提高，频域oct已经基本取代了时域oct作为眼科的检测的主要设备。
3、无论对于人眼或者动物的眼睛，角膜，晶体和视网膜的oct图像研究分析都是非常重要的部分。其中眼轴等生物参数主要的定量分析手段，角膜等组织的形态分割也是后续医学判断的重要依据。目前基于深度学习的分割算法和基于图论的传统算法都在眼科中起到了重要的作用。
4、最小路径是图论分割中的一种经典算法，它在oct图像中的人
5、最小路径分割技术可以运用在人眼角膜区域。该技术使用的前提是没有大的眼睫毛的干扰，且角膜厚度比较大，曲率在角膜范围相对较大，比较平缓。对上下表面独立用最小路径，做两次最小路径，分别为第一次粗略分割和第二次精细分割，就能做到临床需求的基本效果。对于人眼角膜的分割，同样也可以采用深度学习中的u-net网络来完成。与最小路径相比，当oct图像受到睫毛等影响导致分割掩码有残缺时，可以结合传统形态学修正和曲线拟合，完成角膜分割并给出补全后的角膜图像。
6、但是，对于巩膜oct图像，和纯角膜区域相比，其曲率变化较大，分布并不平缓，还受到眼皮和睫毛双重影响。如果使用最小路径，其搜索范围较大，计算偏慢，遇到眼皮遮挡和睫毛遮挡需要额外处理。如果使用深度学习，传统的形态学修正和曲线拟合不能解决巩膜区域的掩码缺失和破损。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种结合最小路径和深度学习的眼部图像分割的方法、电子设备及计算机可读介质，由此相比于单纯的最小路径提高了分割速度，相比于单纯的深度学习模型提高了分割准确性。
2、在本公开的第一方面，提供了一种结合最小路径和深度学习的眼部图像分割的方法。该方法包括：获取眼部oct图像；基于眼部oct图像，经由角巩膜分割模型，得到角巩膜分割结果，角巩膜分割模型经由带有角巩膜标注的眼部oct图像训练数据训练得到；基于眼部oct图像，确定前向梯度矩阵和后向梯度矩阵；基于前向梯度矩阵，利用角巩膜分割结果中的上表面分割结果进行局域最小路径拟合，确定角巩膜上表面拟合结果；基于后向梯度矩阵，利用角巩膜分割结果中的下表面分割结果进行局域最小路径拟合，确定角巩膜下表面拟合结果；基于上表面分割结果和角巩膜上表面拟合结果，确定角巩膜上表面最终分割结果；以及基于下表面分割结果和角巩膜下表面拟合结果，确定角巩膜下表面最终分割结果。
3、在本公开的第二方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开的第一方面所述的方法。
4、在本公开的第三方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，计算机指令用于使计算机执行根据本公开的第一方面所述的方法。
5、提供
技术实现思路
部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或必要特征，也无意限制本公开的范围。
【技术保护点】
1.一种结合最小路径和深度学习的眼部图像分割的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述前向梯度矩阵，利用所述角巩膜分割结果中的上表面分割结果进行局域最小路径拟合，确定角巩膜上表面拟合结果包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述后向梯度矩阵，利用所述角巩膜分割结果中的下表面分割结果进行局域最小路径拟合，确定角巩膜下表面拟合结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述上表面分割结果和所述角巩膜上表面拟合结果，确定角巩膜上表面最终分割结果包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述眼部OCT图像，确定前向梯度矩阵和后向梯度矩阵包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述眼部OCT图像为带镜的眼部OCT图像，所述角巩膜分割模型经由带有角巩膜标注的、带镜的眼部OCT图像训练数据训练得到，以及所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中基于所述眼部OCT图像和所述角巩膜分割结果，经由峰值检测，确定镜片上表面顶点到角膜顶点的第一像素距离以及镜片下表面顶点到角膜顶点的第二像
8.根据权利要求6所述的方法，其中基于所述经处理图像，利用所述角巩膜上表面最终分割结果和所述第一像素距离进行局域最小路径拟合，得到镜片上表面分割结果包括:
9.根据权利要求6所述的方法，其中基于所述经处理图像，利用所述角巩膜上表面最终分割结果和所述镜片上表面分割结果进行局域最小路径拟合，得到镜片下表面分割结果包括：
10.一种电子设备，包括：
11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种结合最小路径和深度学习的眼部图像分割的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述前向梯度矩阵，利用所述角巩膜分割结果中的上表面分割结果进行局域最小路径拟合，确定角巩膜上表面拟合结果包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述后向梯度矩阵，利用所述角巩膜分割结果中的下表面分割结果进行局域最小路径拟合，确定角巩膜下表面拟合结果包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述上表面分割结果和所述角巩膜上表面拟合结果，确定角巩膜上表面最终分割结果包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述眼部oct图像，确定前向梯度矩阵和后向梯度矩阵包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述眼部oct图像为带镜的眼部oct图像，所述角巩膜分割模型经由带有角巩膜标注的、带镜的眼部oct...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁韬，孟优权，罗金川，
申请(专利权)人：杭州微晓医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。