[发明专利]超像素提取过渡期片状角膜溃烂区域的方法

说明书

本发明公开了一种超像素提取过渡期片状角膜溃烂区域的方法，包括步骤：S1.图像预处理；S2.超像素分割；S3.超像素特征提取；S4.SVM分类；S5.分割结果自动修正。在超像素分割的基础上，结合基于支持向量机(SVM)的自动分类以及基于线性回归的自动形态运算，有效地解决了过渡期片状角膜溃烂难以精准分割的问题。该方法可以在数据不断更新与增多的过程中，实现对算法模型的自我更新和完善，来达到适应更多角膜溃烂类型的目的，也为其他相关检测的算法设计提供借鉴，为多类型角膜溃烂实现溃烂区域的自动提取以及基于人工智能的辅助诊断提供有力基础。

技术领域

本发明涉及医学影像自动处理分类技术领域，特别涉及一种基于超像素的过渡期片状角膜溃烂区域的提取方法。

背景技术

角膜溃烂可能导致眼睛疼痛、流泪、甚至失去视力。如何建立更有效更精准更智能的角膜溃烂分析方法已经成为研究的热点。现如今，对于角膜溃烂疾病的研究，医生主要借助于角膜荧光素染色形成的颜色差别来判断健康区域和受损区域，但是人眼的判别存在误差且容易受到主观因素的影响，同时不易对受损区域进行量化。

目前，存在利用Photoshop和ImageJ等图像处理软件对溃烂区域进行手动提取然后定量分析受损面积的方法。但是这一方法，大量依赖于人工的手动操作，费时且可重复性低。也有利用基于k-means聚类完成对典型片状角膜溃烂检测的方法，然而此方案只能解决溃烂情况严重的角膜图片(溃烂区域密集、颜色呈现极高的一致性)，而过渡期片状角膜溃烂是一种介于片状和点状之间的较为复杂的角膜溃烂形式，其表现形式多，溃烂区域边界不明显，溃烂区颜色不均匀且多样，手动分割难度大。

发明内容

为了克服现有的自动化图像处理技术无法精确提取过渡期片状角膜溃烂的局限，本发明提供了一种基于超像素的过渡期片状角膜溃烂区域的自动提取方法，有效地提高过渡期片状角膜溃烂提取的精确度与效率。

超像素提取过渡期片状角膜溃烂区域的方法，包括以下步骤：

S1.图像预处理：对输入图像构建角膜椭圆模型进行分割，提取角膜区域图像，对角膜区域图像进行滤波去噪；

S2.超像素分割：基于超像素分割算法，对角膜区域图像进行超像素分块；

S3.超像素特征提取：对每一个超像素块所包含的像素点求R、G、B各通道以及坐标位置(X,Y)的均值，得到构建5维特征矩阵；

S4.SVM分类：利用所提取的超像素特征，对每个超像素进行基于SVM线性分类器的自动分类，得到初步分割结果；

S5.分割结果自动修正：基于SVM分类的初步分割结果，进行腐蚀或膨胀操作的形态运算，获得准确分割结果。

进一步，步骤S1中具体包括步骤：

S1-1.使用Photoshop或者MATLAB在图像显示的角膜边缘处手动标记四个点，其坐标轴分别为(X_A,Y_A),(X_B,Y_B),(X_C,Y_C),(X_D,Y_D)，计算出椭圆模型的长轴a，短轴b，以及椭圆中心坐标(X₀,Y₀),计算公式如下：

a＝|X_C-X_B|/2；

b＝|Y_A-Y_D|/2；

X₀＝(X_C+X_B)/2，Y₀＝(Y_A+Y_B)/2；