【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种眼部房角状态的确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在人们的眼睛中，眼前房的房角结构是指虹膜和角膜缘形成的区域，是房水流出的途径。人们的眼部房角状态通常包括房角开放和房角关闭。
2、现有技术中，通常是专业人员基于自身的人工经验对人们的眼部房角状态进行判断。然而，在该人工确定眼部房角状态的过程中，通常采用中央前房深度(anteriorchamber depth，acd)作为确定眼部房角状态的指标，中央前房深度在人们眼前房的房角结构中表征不够明显，可能出现人们的眼部房角状态的确定结果不准确的情况，导致容易影响眼部房角状态的结果准确性。
3、因此，如何提高人们眼部房角状态的确定结果准确性，成为目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种眼部房角状态的确定方法、装置、设备及存储介质，旨在提高眼部房角状态的确定结果的准确性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种眼部房角状态的确定方法，所述方法包括：
3、获取目标对象的眼部图像；所述眼部图像中包括第一光线和第二光线；所述第一光线为照射在所述目标对象的角膜上形成的光线；所述第二光线为所述第一光线透过所述目标对象的角膜映射在所述目标对象的虹膜上，且穿过所述目标对象的瞳孔形成的光线；
4、确定所述眼部图像中第一区域的面积，并确定所述眼部图像中第二区域的面积；所述眼部图像中第一区域为所述第一光线和所述第二光线在所述眼部
5、基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比，确定所述目标对象的眼部房角状态。
6、可选地，所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
7、基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比以及目标分类器，确定所述目标对象的眼部房角状态；所述目标分类器的阈值由受试者特征曲线确定的；所述受试者工作特征曲线为基于多个眼部图像样本绘制得到的。
8、可选地，所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比以及目标分类器，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
9、确定所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比，得到面积比值；
10、将所述面积比值输入至所述目标分类器，得到所述目标对象的眼部房角状态。
11、可选地，所述眼部图像包括所述目标对象的同一侧眼部对应的第一眼部图像、第二眼部图像、第三眼部图像和第四眼部图像；
12、其中，所述第一眼部图像中的第一光线在所述第一眼部图像中的瞳孔的上方；
13、所述第二眼部图像中的第一光线在所述第二眼部图像中的瞳孔的下方；
14、所述第三眼部图像中的第一光线在所述第三眼部图像中的瞳孔的左方；
15、所述第四眼部图像中的第一光线在所述第四眼部图像中的瞳孔的右方；
16、所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比以及目标分类器，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
17、分别在所述第一眼部图像，所述第二眼部图像，所述第三眼部图像以及所述第四眼部图像中，确定第一区域的面积和第二区域的面积之比，得到所述第一眼部图像对应的第一面积比值，所述第二眼部图像对应的第二面积比值，所述第三眼部图像对应的第三面积比值以及所述第四眼部图像对应的第四面积比值；
18、对所述第一面积比值、所述第二面积比值、所述第三面积比值和所述第四面积比值之和进行平均化处理，得到比值平均值；
19、将所述比值平均值输入至所述目标分类器，得到所述目标对象的眼部房角状态。
20、可选地，其特征在于，所述受试者工作特征曲线通过以下方式绘制，具体包括：
21、获取所述多个眼部图像样本；所述多个眼部图像样本包括眼部图像正样本和眼部图像负样本；所述眼部图像正样本为已确定为房角开放的眼部图像；所述眼部图像负样本为已确定为房角关闭或房角可疑关闭的眼部图像；
22、在每个眼部图像样本中，确定第一区域的面积与第二区域的面积之比，得到所述每个眼部图像样本对应的面积比值；
23、将所述每个眼部图像样本对应的面积比值输入至分类器中，得到所述每个眼部图像对应的预测概率；
24、根据所述每个眼部图像对应的预测概率以及不同预设阈值，绘制所述受试者工作特征曲线。
25、可选地，所述确定所述眼部图像中第一区域的面积，并确定所述眼部图像中第二区域的面积，具体包括：
26、将所述眼部图像转换为眼部灰度图像；
27、对所述眼部灰度图像进行二值化处理，得到所述眼部灰度图像中的多个边缘像素点；
28、对位于所述第一光线上的边缘像素点以及位于所述第二光线上的边缘像素点进行连线，得到所述眼部图像中第一区域；并对位于所述角膜边缘的边缘像素点进行连线，得到所述第二区域；
29、将所述眼部图像中第一区域中的像素数量确定为所述眼部图像中第一区域的面积；将所述眼部图像中第二区域中的像素数量确定为所述眼部图像中第二区域的面积。
30、第二方面，本申请实施例提供了一种眼部房角状态的确定装置，所述装置包括：
31、图像获取模块，用于获取目标对象的眼部图像；所述眼部图像中包括第一光线和第二光线；所述第一光线为照射在所述目标对象的角膜上形成的光线；所述第二光线为所述第一光线透过所述目标对象的角膜映射在所述目标对象的虹膜上，且穿过所述目标对象的瞳孔形成的光线；
32、面积确定模块，用于确定所述眼部图像中第一区域的面积，并确定所述眼部图像中第二区域的面积；所述眼部图像中第一区域为所述第一光线和所述第二光线在所述眼部图像上构成的封闭区域；所述眼部图像中第二区域为所述眼部图像中的角膜区域；
33、眼部房角状态确定模块，用于基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比，确定所述目标对象的眼部房角状态。
34、可选地，所述眼部房角状态确定模块，具体用于：
35、基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比以及目标分类器，确定所述目标对象的眼部房角状态；所述目标分类器的阈值由受试者特征曲线确定的；所述受试者工作特征曲线为基于多个眼部图像样本绘制得到的。
36、第三方面，本申请实施例提供了一种眼部房角状态的确定设备，所述设备包括存储器以及处理器：
37、所述存储器，用于存储计算机程序，并将所述计算机程序传输给所述处理器；
38、所述处理器，用于执行所述计算机程序，以使所述设备执行前述第一方面所述的眼部房角状态的确定方法。...
【技术保护点】
1.一种眼部房角状态的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比以及目标分类器，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述眼部图像包括所述目标对象的同一侧眼部对应的第一眼部图像、第二眼部图像、第三眼部图像和第四眼部图像；
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述受试者工作特征曲线通过以下方式绘制，具体包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述眼部图像中第一区域的面积，并确定所述眼部图像中第二区域的面积，具体包括：
7.一种眼部房角状态的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述眼部房角状态确定模块，具体
9.一种眼部房角状态的确定设备，其特征在于，所述设备包括存储器以及处理器：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被运行时，运行所述计算机程序的设备实现如权利要求1-6任一项所述的眼部房角状态的确定方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种眼部房角状态的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述眼部图像中第一区域的面积和所述眼部图像中第二区域的面积之比以及目标分类器，确定所述目标对象的眼部房角状态，具体包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述眼部图像包括所述目标对象的同一侧眼部对应的第一眼部图像、第二眼部图像、第三眼部图像和第四眼部图像；
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述受试者工作...
【专利技术属性】
技术研发人员：车慧欣，何星儒，代光政，胡深明，张晨光，赵嘉慧，张欣，
申请(专利权)人：辽宁蜻蜓健康科技有限公司，
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。