[发明专利]OCT图像分割方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种OCT图像分割方法，应用于图像处理系统，其特征在于，包括以下步骤：

获取至少一组OCT图像序列显示于所述图像处理系统的第一显示区域上，其中，所述OCT图像序列包括至少两张缩略图，且每张缩略图中显示的图像不存在重叠；

从所述OCT图像序列中选择一张缩略图，并通过预先训练得到的去噪模型，对其进行去噪处理，得到去噪图像，其中，所述去噪处理为剔除所述缩略图中由干扰信号产生的图像；

对所述去噪图像进行放大处理，并将放大后的去噪图像显示于所述图像处理系统的第二显示区域上；

检测所述图像处理系统上的操作界面中的图像分割按钮所在的区域是否存在触控操作，以确定图像分割功能是否被触发；

若存在，则调取所述图像处理系统中预设的分割模型，并根据所述分割模型识别所述去噪图像中与所述分割模型对应的图形形状的图像区域，并将所述图像区域中的图像切割出来，得到图像集合，其中，所述分割模型为基于历史疾病诊断病历中的各病例的形态进行训练得到；

以列表状态显示所述图像集合；

所述调取所述图像处理系统中预先训练得到的分割模型，并根据所述分割模型识别所述去噪图像中与所述分割模型对应的图形形状的图像区域，并将所述图像区域中的图像切割出来，得到图像集合包括：

确定所述图像分割功能被触发后产生的检测指令，并读取所述第二显示区域上的图像；

根据所述检测指令，从预设的数据库中调取与所述检测指令对应的疾病类型的模型库调度表；

根据所述分割模型，从所述模型库调度表中查询出与所述分割模型相匹配的模型动态链接库，其中，所述模型动态链接库为包含同一疾病类型的所有病例形态的图形识别模型；

将所述模型动态链接库中的图形识别模型与所述图像进行一一比对分析，筛选出所述图像中与所述图形识别模型相匹配的图像区域，并按照所述图形识别模型能识别的最小识别形状，对所述图像区域中的图像数据进行切割，得到多个目标图像，以形成所述图像集合；

在所述从所述OCT图像序列中选择一张缩略图，并通过预先训练得到的去噪模型，对其进行去噪处理，得到去噪图像的步骤之后，还包括：

检测所述去噪图像中是否存在封闭的框选区域，所述框选区域为所述图像处理系统在去噪处理过程中对所述图像中已进行图形形态异形的预检测的图像区域；

若存在，则计算所述框选区域中的图像的脉络膜血管占比，并将所述脉络膜血管占比标注于所述框选区域上，其中，所述脉络膜血管占比为框选区域中血管面积和所述框选区域的总面积之间的比例；

所述将所述模型动态链接库中的图形识别模型与所述图像进行一一比对分析，筛选出所述图像中与所述图形识别模型相匹配的图像区域，并按照所述图形识别模型能识别的最小识别形状，对所述图像区域中的图像数据进行切割，得到多个目标图像包括：

将所述图形识别模型对应的疾病形态与所述图像中的每个目标图像进行比对，得到比对的结果；

若所述比对的结果为匹配，则判断所述图像中的目标图像上的脉络膜血管占比是否满足阈值；

若满足，则将所述目标图像从所述图像中切割出来。

2.如权利要求1所述的OCT图像分割方法，其特征在于，所述以列表状态显示所述图像集合包括：

将所述图像集合中的每个目标图像依次显示于所述第二显示区域上；

调用所述图像处理系统中的显示编辑插件对所述目标图像进行标注编辑，其中，所述标注编辑至少包括标注所述目标图像对应的病灶名称、图像的显示尺寸和治疗推荐方案中的一种。

3.如权利要求1所述的OCT图像分割方法，其特征在于，所述将所述脉络膜血管占比标注于所述框选区域上包括：

将根据病灶的识别模型识别出来的脉络膜血管区域进行高亮标注显示；

计算所述高亮标注显示的区域在所述目标图像中的面积与所述目标图像的总面积的比值，并将所述比值高亮显示于所述目标图像的角落上。