[发明专利]一种视网膜眼底彩色照片图像筛选方法

说明书

本发明属于医学图像处理技术领域，涉及到使用自动化的脚本处理大规模视网膜眼底彩色照片图像，将视网膜眼底彩色照片图像从含有大量眼外观图像中筛选出来。本发明利用图像数据筛选方法从大规模视网膜眼底彩色照片图像数据中筛选出高质量的眼底图像，允许用户修改图像相似度计算区域以及是否选择切分图像，最终得到可用于临床诊断以及人工智能算法开发的高质量视网膜眼底彩色照片图像数据。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，更具体地，是一种视网膜眼底彩色照片图像筛选方法。

背景技术

近年来，随着人民生活水平的提高，高强度的生活、不健康的生活方式、逐渐增大工作压力使得眼底疾病的患病率不断上升，而且逐步向年轻化发展。此外，由于不良的学习习惯，青少年近视人数也在连年攀升。这些眼科疾病的突发性、严重性已经严重危及了人们的生命。因此，根据视网膜眼底彩色照片-早期发现和正确诊断相关眼科疾病具有非常重要的作用。

目前，对于眼底病变的相关诊断都是由眼科医生对每一张眼底图像进行读片获得。因此，高质量的眼底图像对于临床诊断具有十分重要的作用，例如使眼科诊疗水平得到进一步提升、使患者享受到更优质的医疗服务等。同时，随着计算机技术的快速发展，利用人工智能技术对眼底图像进行分析也成为医疗领域的研究热点，由于人工智能相关算法模型需要大量的数据作为基础，因此，如何快速获得高质量的数据也成为限制算法模型效率提升的重要原因。

由于目前各种眼底图像采集设备质量参差不齐，图像拍摄人员缺乏培训，导致获得的图像虽然数量很大但无法保证质量，更进一步，则无法用于人工智能算法的开发，导致医学人工智能研究进展缓慢。因此，如何从大规模视网膜眼底彩色照片图像数据中筛选出高质量的可用于医生诊断以及人工智能算法模型开发的图像数据也成为一大难题。

发明内容

针对的现有技术中无法从大规模视网膜眼底彩色照片图像数据中筛选出高质量图像数据的问题，本发明提供了一种视网膜眼底彩色照片图像筛选方法，

一种视网膜眼底彩色照片图像筛选方法，所述视网膜眼底彩色照片图像筛选方法包括以下步骤：

S1.对不同设备采集的视网膜眼底彩色照片图像数据进行批量预处理；

S2.从预处理后的图像数据中选择一张图像作为标准模板图像，将待筛选图像与标准模板图像进行图像相似度计算；

S3.根据图像相似度计算结果设置相似度阈值，根据相似度阈值筛选出符合要求的图像并获得图像的属性信息；

S4.使用符合相似度阈值的图像的属性信息与所有的图像数据的属性信息进行匹配，完成视网膜眼底彩色照片图像的筛选。

进一步，所述S1中对不同设备采集的视网膜眼底彩色照片图像数据进行批量预处理，包括但不仅限于：图像灰度转换、z-score标准化、限制对比度自适应直方图均衡、Gamma校正、数据归一化等步骤。

进一步，所述S2的具体步骤如下：

S21.从预处理后的所有图像中，允许用户从中选择一张图像作为标准模板图像，由于图像数据之间的差异存在于特定像素范围内，因此需要选择对比相似度的像素范围，设定相似度计算区域；同时，用户在进行相似度对比时，选择是否对设定范围内的图像进行切割并生成切割信息，即将计算区域分成不同大小的图像块；

S22.根据用户对图像相似度计算区域的设定，同时将对计算区域进行切割的切割信息运用到待筛选的图像中，将计算区域切割分成不同大小的图像块，依次进行待筛选图像的图像块与标准模板图像的图像块的图像相似度的计算，得到待筛选的图像的相似度指数。