【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及睑板腺检测，特别涉及一种基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法。
技术介绍
1、目前，睑板腺异常的检测较为复杂，需根据睑板腺萎缩程度和堵塞程度等多个方面进行睑板腺异常等级划分。并且现有技术中的仪器检测较为粗糙，睑板腺检测过程中无法获取有效的特征指标对睑板腺的实际情况进行判定，当仪器检测完毕后还需要医生进行识别，导致睑板腺诊断的准确率较低。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，能够有效获取睑板腺的的特征指标，提高睑板腺诊断的准确率。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，包括：
3、获取待检测样本的第一睑板图像，对所述第一睑板图像进行分类，得到所述待检测样本的异常等级信息；
4、根据所述异常等级信息生成所述第一睑板图像的第一分类热图，根据所述异常等级信息和所述第一分类热图对所述第一睑板图像进行第一分割，得到第二睑板图像；
5、获取所述第二睑板图像的睑板腺信息，根据所述睑板腺信息对所述第二睑板图像进行第二分割，得到第二模型热图；
6、对所述第二模型热图进行睑板腺分割，得到睑板腺标记图像；
7、将所述睑板腺标记图像与所述第二睑板图像叠加，获取睑板腺分割图像，根据所述睑板腺分割图像获取特征指标。
8、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述异常等级信
9、确定所述第一分类模型热图的第一区域和第二区域；
10、获取处于所述第一区域的多个第一像素点和处于所述第二区域的第二像素点；
11、当所述第一睑板图像进行第一分割时，保留所述第一区域的所述第一像素点，将所述第二区域的第二像素点从所述分类模型热图进行分割。
12、在本专利技术的一些实施例中，所述将所述第二区域的第二像素点从所述分类模型热图进行分割后，所述方法还包括：
13、获取所述第一睑板图像的多个睑板边缘像素点；
14、对多个所述睑板边缘像素点进行勾画，确定所述第一睑板图像中睑板腺的位置；
15、当多个所述睑板边缘像素点完成勾画后，得到所述第一睑板图像的第三区域，根据所述第三区域生成第二模型热图。
16、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述睑板腺信息对所述第二睑板图像进行第二分割，包括：
17、获取所述第一分割热图的第一分割结果，根据所述第一分割结果得到与所述待检测样本的睑板面积相同的第二图像信息；
18、获取所述第二图像信息的第二模型热图，根据所述睑板腺信息将所述第二模型热图从所述第二图像信息进行第二分割。
19、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述睑板腺分割图像获取特征指标，包括：
20、获取所述睑板腺分割图像的面积信息和睑板腺数量信息，根据所述面积信息和所述睑板腺数量信息计算所述分割图像的面积和睑板腺数量；
21、获取所述睑板腺分隔图像的特征信息，根据所述特征信息和所述异常等级信息判定所述睑板腺分割图像的异常等级。
22、在本专利技术的一些实施例中，所述将所述睑板腺标记图像与所述第二睑板图像叠加，包括：
23、获取所述第二模型热图的多个睑板腺像素点和分割标签；
24、根据所述分割标签对多个所述睑板腺像素点进行勾画，得到所述第二模型热图的睑板腺区域；
25、将所述睑板腺区域与所述第二睑板图像叠加，生成睑板腺分割图像。
26、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述睑板腺分割图像获取特征指标后，所述方法还包括：
27、计算所述特征指标的指标信息；
28、根据所述指标信息对所述第一睑板图像进行特征识别。
29、第二方面，本专利技术实施例提供了一种睑板腺的特征指标获取装置，包括少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如上述第一方面所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法。
30、第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括有如上述第二方面所述的睑板腺的特征指标获取装置。
31、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上述第一方面所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法。
32、根据本专利技术实施例的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，至少具有如下有益效果：
33、获取待检测样本的第一睑板图像，对第一睑板图像进行分类，得到待检测样本的异常等级信息；根据异常等级信息生成第一睑板图像的第一分类热图，根据异常等级信息和第一分类热图对第一睑板图像进行第一分割，得到第二睑板图像；获取第二睑板图像的睑板腺信息，根据睑板腺信息对第二睑板图像进行第二分割，得到第二模型热图；根据睑板腺信息对第二模型热图进行睑板腺分割，得到睑板腺标记图像；将睑板腺标记图像与第二睑板图像叠加，获取睑板腺分割图像，根据睑板腺分割图像获取腺体指标。根据本实施例的技术方案，通过结合深度学习模型和解释性技术，能够有效获取待检测样本的特征指标，提高睑板腺异常判定的全面性和准确性。
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1.一种基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述异常等级信息生成所述第一睑板图像的第一分类热图后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述将所述第二区域的第二像素点从所述分类模型热图进行分割后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述睑板腺信息对所述第二睑板图像进行第二分割，包括：
5.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述睑板腺分割图像获取特征指标，包括：
6.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述将所述睑板腺标记图像与所述第二睑板图像叠加，包括：
7.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述睑板腺分割图像获取特征指标后，所述方法还包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述异常等级信息生成所述第一睑板图像的第一分类热图后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述将所述第二区域的第二像素点从所述分类模型热图进行分割后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述睑板腺信息对所述第二睑板图像进行第二分割，包括：
5.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述根据所述睑板腺分割图像获取特征指标，包括：
6.根据权利要求1所述的基于可解释性技术的睑板腺特征指标获取方法，其特征在于，所述将所述睑板腺标记...
【专利技术属性】
技术研发人员：王涵，潘毅，庄金隆，
申请(专利权)人：珠海中科先进技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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