【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医学影像领域，尤其涉及一种图像处理方法以及装置。
技术介绍
1、oct(optical coherence tomography，光学相干断层扫描)作为一种非侵入性、高分辨率的成像技术，在医学影像学领域持续发展并广泛应用。oct能够提供微米级别的组织横截面图像，对于生物组织结构和病变的观察具有重要意义。oct血管造影(octa)还能够观察到眼底血流情况。
2、光学相干断层扫描技术的基本原理是利用光学干涉测量来获取组织的高分辨率图像，其特点包括实时成像、无损扫描和高分辨率，这使其在医学领域的多个方面得到广泛应用。在眼科方面，光学相干断层扫描技术可以提供详细的眼部结构信息，有助于眼科疾病的早期诊断和治疗监测，例如，光学相干断层扫描结合眼底成像，为眼科手术提供实时导航和监测，提高手术成功率。
3、然而，在利用光学相干断层扫描成像进行眼科诊断时，oct/octa成像结果中会存在图像质量较低的影像，例如影像中存在水平或垂直的暗或亮条纹，影像中所示的视网膜结构发生错位、拉伸或扭曲、图像明暗不均一等，从而影响诊断结果的准确性。
技术实现思路
1、本申请提供了一种图像处理方法以及装置，目的在于改善光学相干断层扫描影像的图像质量。
2、为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
3、一种图像处理方法，包括：
4、利用光学相干断层扫描技术获得指定目标的扫描影像集；所述扫描影像集包括扫描时间上连续的多个三维影像；所述三维影像包括多个
5、识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型；
6、基于类型为异常的横截面图像，确定为每个所述三维影像中的有运动伪影区域图像；所述运动伪影区域表征扫描成像存在异常的区域；
7、从各个包含有运动伪影区域图像的三维影像中，确定有运动伪影区域图像数量最少的第一影像；
8、利用第二影像中的无运动伪影区域图像，对所述第一影像中的有运动伪影区域图像进行修正，以获得目标影像；所述第二影像为所述扫描影像集中除所述第一影像之外的其它三维影像；所述目标影像用于作为所述指定目标的诊断依据。
9、可选的，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型，包括：
10、对于每个所述三维影像，将所述三维影像的各个横截面图像，作为第一分类模型的输入，以获得所述第一分类模型输出的第一分类结果；所述第一分类模型基于样本横截面图像作为输入，结合所述样本横截面图像预先标注的类型标签作为训练目标，预先训练所得；所述第一分类结果包括各个横截面图像的类型。
11、可选的，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型，包括：
12、对于每个所述三维影像，确定所述三维影像中各个横截面图像的质心；
13、基于各个所述横截面图像的质心，确定质心映射在a-scan方向上的坐标；
14、基于所述质心映射在a-scan方向上的坐标，确定各个映射坐标点处所对应的梯度值；
15、基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型。
16、可选的，基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型，包括：
17、基于每个质心的映射坐标点处所对应的梯度值，确定目标阈值；
18、基于质心的映射坐标点处所对应的梯度值与所述目标阈值之间的比较结果，确定各个所述横截面图像的类型。
19、可选的，基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型，包括：
20、基于各个所述横截面图像的扫描时间以及对应的梯度值，生成目标时域信号；
21、将所述目标时域信号，作为第二分类模型的输入，以获得所述第二分类模型输出的第二分类结果；所述第二分类模型基于样本时域信号作为输入，结合所述样本时域信号预先标注的类型标签作为训练目标，预先训练得到；所述第二分类结果用于指示各个所述横截面图像的类型。
22、可选的，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型之后，还包括：
23、将类型为异常的横截面图像即有运动伪影区域图像，标记为1，将类型为正常的横截面图像即无运动伪影区域图像，标记为0，由此可以得到一组连续的标记数据；
24、对标记数据进行膨胀，以获得对应的膨胀标签；
25、确定所述膨胀标签所对应的横截面图像的类型。
26、可选的，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型之后，还包括：
27、检测连续多张有运动伪影区域图像是否符合指定条件，如果符合，则确定所述连续多张有运动伪影区域图像的类型为正常。
28、可选的，利用第二影像中的无运动伪影区域图像，对所述第一影像中的有运动伪影区域图像进行修正，以获得目标影像，包括：
29、获取第一影像和第二影像的enface图像，分别作为第一enface图像和第二enface图像；
30、根据第一enface图像与第二enface图像之间的相似度，确定所述第一影像与所述第二影像之间的位置偏移；
31、根据所述位置偏移以及第一坐标，确定目标坐标；所述第一坐标表征与所述第一影像中有运动伪影区域图像相匹配的坐标；
32、从所述第二影像中所包含的多个无运动伪影区域图像中，确定与所述目标坐标相匹配的目标图像；所述无运动伪影区域图像包括类型为正常的横截面图像；
33、利用所述目标图像，代替所述第一影像中的有运动伪影区域图像，以获得目标影像。
34、可想的，利用所述目标图像，代替所述第一影像中的有运动伪影区域图像，以获得目标影像，包括：
35、利用所述目标图像，代替所述第一影像中的有运动伪影区域图像，以获得第三影像；
36、确定所述第三影像中每个横截面图像的扫描次序；
37、对于所述第三影像中的每个横截面图像，根据所述横截面图像与前一帧或后一帧横截面图像之间的相似度，确定所述横截面图像在指定方向上的位置偏差；
38、根据每个所述横截面图像在指定方向上的位置偏差，对每个所述横截面图像的坐标进行调整，以获得第四影像；
39、对所述第四影像进行滤波，以获得目标影像。
40、可选的，所述方法还包括：
41、利用预先训练所得的生成对抗网络，对所述目标影像进行图像分割，以确定所述目标影像中各个像素的类别标记；所述类别标记用于表征所述指定目标的组成部位；所述生成对抗网络还用于对所述目标影像进行去噪，以提高所述目标影像的清晰度。
42、一种图像处理装置，包括：
43、影像获取单元，用于利用光学相干断层扫描技术获得指定目标的扫描影像集；所述扫描影像集包括扫描时间上连续的多个三维影像；所述三维影像包括多个横截面图像；所述横截面图像用于表征所述指定目标在指定层面上的二维结构；
44、图像分类单元，用于识别每个所述三维影像中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型之后，还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用第二影像中的无运动伪影区域图像，对所述第一影像中的有运动伪影区域图像进行修正，以获得目标影像，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，利用所述目标图像，代替所述第一影像中的有运动伪影区域图像，以获得目标影像，包括：
11.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述梯度值，确定各个横截面图像的类型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别每个所述三维影像中各个横截面图像的类...
【专利技术属性】
技术研发人员：武文胜，王诗丹，殷琪，张杰，
申请(专利权)人：南京博视医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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