[发明专利]视网膜病变检测方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种视网膜病变检测装置，其特征在于，所述视网膜病变检测装置包括：

获取模块，用于获取待测眼底图片；

输入判别模块，用于将所述待测眼底图片输入到第一神经网络模型中，对所述待测眼底图片进行质量判别；

第一输入检测模块，用于当所述待测眼底图片的质量合格时，将质量合格的所述待测眼底图片输入到第二神经网络模型中进行视网膜病变的检测；

预处理模块，用于对所述待测眼底图片进行预处理，以使得所述待测眼底图片符合质量要求；

第二输入检测模块，用于将经过预处理合格的所述待测眼底图片输入到第二神经网络模型中进行视网膜病变的检测。

2.如权利要求1所述的视网膜病变检测装置，其特征在于，所述输入判别模块包括：

第一判断模块，用于判断所述待测眼底图片中是否具有眼球内膜特征，所述眼球内膜特征包括：视网膜、视乳头、黄斑和视网膜中央动静脉中的一种或多种；

第二判断模块，用于当所述待测眼底图片中具有眼球内膜特征时，判断所述待测眼底图片是否满足可识别要求，所述可识别要求包括：清晰度、图片视角以及所述眼球内膜特征在所述待测眼底图片中的占比；

判定模块，用于当所述待测眼底图片满足可识别要求时，判定所述待测眼底图片的质量合格。

3.如权利要求1所述的视网膜病变检测装置，其特征在于，所述预处理模块包括：

放大模块，用于将所述待测眼底图片放大预设倍数；

校正模块，用于对放大预设倍数后的所述待测眼底图片中的眼球内膜特征进行校正，以使得所述眼球内膜特征在所述待测眼底图片中处于合适的位置以及角度；

去除模块，用于去除所述待测眼底图片中除去所述眼球内膜特征的背景图像。

4.如权利要求1所述的视网膜病变检测装置，其特征在于，所述视网膜病变检测装置还包括：

第一训练模块，用于将随机获取的若干张图片输入第一神经网络模型中对所述第一神经网络模型进行训练，以使得所述第一神经网络模型具备识别图片质量的能力；

标记模块，用于当所述第一神经网络判定目标图片符合质量要求时，对所述目标图片进行标记，所述标记包括所述目标图片具有视网膜病变和所述目标图片不具有视网膜病变；

第二训练模块，用于将经过标记后的所述目标图片输入到第二神经网络模型中对所述第二神经网络模型进行训练，以使得所述第二神经网络模型具备判断图片是否具有视网膜病变的能力。

5.如权利要求1所述的视网膜病变检测装置，其特征在于，所述第一输入检测模块包括：

提取模块，用于提取质量合格的所述待测眼底图片中的眼球内膜特征；

表征模块，用于采用向量对所述眼球内膜特征进行表征，以得到表征向量；

输入比对模块，用于将所述表征向量与所述第二神经网络模型中的向量集合进行比对；

计算判断模块，用于通过计算所述表征向量与所述向量集合之间的关联度对所述待测眼底图片进行视网膜病变的判断。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于视网膜病变检测的计算机程序，其中，所述视网膜病变检测的计算机程序被执行的时候执行视网膜病变检测方法，所述视网膜病变检测方法包括：

获取待测眼底图片；

将所述待测眼底图片输入到第一神经网络模型中，对所述待测眼底图片进行质量判别；

当所述待测眼底图片的质量合格时，将质量合格的所述待测眼底图片输入到第二神经网络模型中进行视网膜病变的检测；

当所述待测眼底图片质量不合格时，对所述待测眼底图片进行预处理，以使得所述待测眼底图片符合质量要求；将经过预处理合格的所述待测眼底图片输入到第二神经网络模型中进行视网膜病变的检测。