System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 早产儿视网膜病变检测方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸_技高网

早产儿视网膜病变检测方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

技术编号:43854284 阅读:12 留言:0更新日期:2024-12-31 18:45
本申请提供了一种早产儿视网膜病变检测方法及装置、存储介质及电子设备,涉及图像处理领域。该方法包括:获取目标早产儿的眼底图像;若眼底图像包含局部的无血管区域,则确定眼底图像中的有血管区域和无血管区域之间的目标分界区域;确定目标分界区域两侧的边界区域,并对边界区域进行边界线提取,得到两条目标边界线;在两条目标边界线之间的夹角大于或等于目标角度的情况下,确定眼底图像的检测结果为并非早产儿视网膜病变;在两条目标边界线之间的夹角小于目标角度的情况下,确定眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变。本申请能够减少人为主观判断的误差,提高检测效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理,具体涉及一种早产儿视网膜病变检测方法及装置、存储介质及电子设备


技术介绍

1、视网膜病变(retinopathy of prematurity,rop),是一种主要影响早产儿和低出生体重儿的眼科疾病,该疾病可能导致严重的视力损害甚至失明。

2、传统的rop检测方法依赖于医生的主观判断,存在不同医生之间诊断一致性差的问题,对于经验较少的医生,可能无法准确识别病变。并且,传统的检测方法对眼底图像的质量依赖较大,图像质量不佳会进一步影响诊断的准确性。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请实施例提供了一种早产儿视网膜病变检测方法及装置、存储介质及电子设备。

2、第一方面,本申请一实施例提供了一种早产儿视网膜病变检测方法,包括:获取目标早产儿的眼底图像;若眼底图像包含局部的无血管区域,则确定眼底图像中的有血管区域和无血管区域之间的目标分界区域;确定目标分界区域两侧的边界区域,并对边界区域进行边界线提取,得到两条目标边界线;在两条目标边界线之间的夹角大于或等于目标角度的情况下,确定眼底图像的检测结果为并非早产儿视网膜病变;在两条目标边界线之间的夹角小于目标角度的情况下,确定眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变。

3、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,在确定眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变之后,该方法还包括:计算两条目标边界线之间的距离;若两条目标边界线之间的距离大于或等于目标距离,则确定两条目标边界线之间存在嵴区域;若嵴区域不存在血管中心线,则确定早产儿视网膜病变为早产儿视网膜病变二期。

4、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该方法还包括:若嵴区域存在血管中心线,则判断眼底图像中是否存在目标纤维增殖区域;若眼底图像中不存在目标纤维增殖区域,则确定早产儿视网膜病变为早产儿视网膜病变三期;若眼底图像中存在目标纤维增殖区域,则确定早产儿视网膜病变为早产儿视网膜病变四期。

5、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,判断眼底图像中是否存在目标纤维增殖区域,包括:对眼底图像进行灰度变换,得到眼底图像对应的灰度图像;基于第一阈值范围对灰度图像进行阈值分割,得到第一候选区域,第一候选区域中不包含视盘区域;在第一候选区域内确定区域面积大于目标面积的第二候选区域;若第二候选区域内不存在血管区域,则确定第二候选区域为目标纤维增殖区域,进而确定眼底图像中存在目标纤维增殖区域;若第二候选区域内存在血管区域,则确定第二候选区域并非目标纤维增殖区域,进而确定眼底图像中不存在目标纤维增殖区域。

6、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,该方法还包括:若眼底图像包含全局的无血管区域,并且,眼底图像中存在目标纤维增殖区域,则确定早产儿视网膜病变为早产儿视网膜病变五期。

7、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,在确定眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变之后,该方法还包括:计算两条目标边界线之间的距离;若两条目标边界线之间的距离小于目标距离,则确定早产儿视网膜病变为早产儿视网膜病变一期。

8、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,确定目标分界区域两侧的边界区域,包括:对眼底图像进行梯度变换,得到眼底图像对应的梯度图像;在梯度图像中确定与目标分界区域的位置相对应的第三候选区域;基于第二阈值范围对第三候选区域进行阈值分割,得到第四候选区域;在第四候选区域内选取区域面积大于目标面积,并且区域宽度小于目标宽度的两个选定区域;将两个选定区域确定为目标分界区域两侧的边界区域。

9、结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,确定两条目标边界线之间的夹角的方法包括:计算每条目标边界线与水平线之间的夹角;基于每条目标边界线与水平线之间的夹角,确定两条边界线之间的夹角。

10、第二方面,本申请一实施例提供了一种早产儿视网膜病变检测装置,包括:获取模块,用于获取目标早产儿的眼底图像;第一确定模块,用于若眼底图像包含局部的无血管区域,则确定眼底图像中的有血管区域和无血管区域之间的目标分界区域;第二确定模块,用于确定目标分界区域两侧的边界区域,并对边界区域进行边界线提取,得到两条目标边界线;第三确定模块,用于在两条目标边界线之间的夹角大于或等于目标角度的情况下,确定眼底图像的检测结果为并非早产儿视网膜病变;第四确定模块,用于在两条目标边界线之间的夹角小于目标角度的情况下,确定眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变。

11、第三方面,本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序用于执行第一方面所述的早产儿视网膜病变检测方法。

12、第四方面,本申请一实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;该处理器用于执行第一方面所述的早产儿视网膜病变检测方法。

13、在本申请中,通过自动化的图像分析和边界线提取,可以提供更精确和一致的rop检测,减少人为主观判断的误差,提高检测效率。并且,本方案能够在病变的早期阶段识别出rop的迹象,进而实现早期诊断,这对rop的治疗和预防视力损害至关重要。其次,通过测量两条目标边界线之间的夹角,来检测是否为早产儿视网膜病变。如果检测结果显示夹角大于或等于目标角度,可以减少对非rop患者的不必要治疗。

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【技术保护点】

1.一种早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,在所述确定所述眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变之后,还包括:

3.根据权利要求2所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,还包括:

4.根据权利要求3所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,所述判断所述眼底图像中是否存在目标纤维增殖区域,包括:

5.根据权利要求1至4任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,还包括:

6.根据权利要求1至4任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,在所述确定所述眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变之后,还包括:

7.根据权利要求1至4任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,所述确定所述目标分界区域两侧的边界区域,包括:

8.根据权利要求1至4任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,所述确定所述两条目标边界线之间的夹角的方法包括:

9.一种早产儿视网膜病变检测装置,其特征在于,包括:

>10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述权利要求1至8任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法。

11.一种电子设备,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,在所述确定所述眼底图像的检测结果为早产儿视网膜病变之后,还包括:

3.根据权利要求2所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,还包括:

4.根据权利要求3所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,所述判断所述眼底图像中是否存在目标纤维增殖区域,包括:

5.根据权利要求1至4任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,还包括:

6.根据权利要求1至4任一项所述的早产儿视网膜病变检测方法,其特征在于,在所述确定所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:王茜董洲凌赛广
申请(专利权)人:依未科技北京有限公司
类型:发明
国别省市:

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