[发明专利]眼部图像的病理检测在审

专利信息
申请号: 201911301768.1 申请日: 2019-12-17
公开(公告)号: CN111353970A 公开(公告)日: 2020-06-30
发明(设计)人: 亚诺·范赫默特;德里克·斯万 申请(专利权)人: 奥普托斯股份有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 代理人: 张瑞;杨明钊
地址: 英国丹*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 眼部 图像 病理 检测
【权利要求书】:

1.一种在眼睛的一部分的由眼部成像系统(520)获取的图像(400)中搜索指示病理的区域(410)的计算机实现的方法,所述方法包括:

接收(S10)定义所述图像(400)的图像数据;

通过使用学习算法(530;630)处理所接收的图像数据,在所述图像(400)中搜索(S12)所述区域(410),所述学习算法(530;630)在定义健康眼睛的一部分的图像的图像数据(502;604)和定义不健康眼睛的一部分的图像的图像数据(601,602,603;501)上进行训练,每个不健康眼睛的一部分的图像具有指示所述病理的至少一个区域;和

在所述图像(400)中的指示所述病理的区域(410)在搜索时被发现的情况下:

确定(S14)所述区域(410)在所述图像(400)中的位置;

生成(S16)对于眼睛测量装置(300)使用用于在所述眼睛的一部分上设置测量位置的基于所确定的位置的参考点在所述眼睛的一部分上执行测量以生成测量数据的指令;和

从所述眼睛测量装置(300)接收(S18)所述测量数据。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中,

在所述图像(400)中搜索(S12)所述区域(410)包括通过使用所述学习算法(630)处理所接收的图像数据,在所述图像(400)中搜索指示多种不同类型的病理中的一种类型的病理的区域(410),所述学习算法在定义所述不健康眼睛的一部分的图像的图像数据(601,602,603)上进行训练,每个所述不健康眼睛的一部分的图像具有所述不同类型的病理中的相应的一种类型的病理,以及

在所述图像(400)中指示所述多种不同类型的病理中的一种类型的病理的区域(410)在搜索(S12)时被发现的情况下:

所述方法还包括针对所述多种不同类型的病理中的一种类型的病理,从多种不同类型的测量模态中选择用于在所述眼睛上执行测量的相应的一种类型的测量模态;和

所述方法包括生成(S16)对于具有所选择的测量模态的眼睛测量装置(300)使用用于在所述眼睛的一部分上设置所述测量位置的所述参考点在所述眼睛的一部分上执行所述测量的指令,作为对于所述眼睛测量装置(300)在所述眼睛的一部分上执行所述测量的指令。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法,其中,

所述接收的图像数据是第一成像模态的图像数据,

所述眼睛测量装置(300)被配置为执行第二成像模态的图像捕获过程以对所述眼睛的一部分中的区域成像作为对所述眼睛的一部分的测量,并且被配置为获取所述第二成像模态的图像数据作为所述测量数据,所述第二成像模态不同于所述第一成像模态,以及

在所述图像(400)中指示所述病理的区域(410)在搜索(S12)时被发现的情况下,所述方法包括:

生成(S16)对于所述眼睛测量装置(300)使用用于将在所述图像捕获过程中将被成像的所述眼睛的一部分中的区域的位置设置为所述测量位置的所述参考点来执行所述图像捕获过程的指令,作为对于所述眼睛测量装置(300)在所述眼睛的一部分上执行所述测量的指令;和

从所述眼睛测量装置(300)接收(S18)定义在所述眼睛的一部分中的所述区域的图像的所述第二成像模态的图像数据作为所述测量数据。

4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法,其中,

在所述图像(400)中搜索(S12)所述区域(410)包括通过使用所述学习算法(630)处理所述接收的图像数据,在所述图像(400)中搜索指示多种不同类型的病理中的一种类型的病理的区域(410),所述学习算法在定义所述不健康眼睛的一部分的图像的所述图像数据(601,602,603)上进行训练,每个所述不健康眼睛的一部分的图像具有所述不同类型的病理中的相应的一种类型的病理,以及

在所述图像(400)中指示所述多种不同类型的病理中的一种类型的病理的区域(410)在搜索(S12)时被发现的情况下,所述方法还包括针对所述多种不同类型的病理中的一种类型的病理且作为所述第二成像模态,从多种不同类型的成像模态中选择用于在所述眼睛的一部分上执行所述图像捕获过程的相应的一种类型的成像模态。

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