[发明专利]眼底超广角影像分析方法及终端

权利要求书

1.一种眼底超广角影像分析方法，其特征在于，包括步骤：

S1、将眼底超广角影像按照不同眼底组织进行切割，以得到每一个所述眼底组织所对应的区域影像；

S2、分别对每一个所述眼底组织所对应的区域影像进行病变分析，得到每一个所述眼底组织的区域分析结果；

S3、整合每一个所述眼底组织的区域分析结果，得到并输出最终分析结果；

所述眼底组织包括视盘、黄斑及视网膜的中周部和周边部；

S1之前包括：通过标记软件，对大数量的眼底超广角影像中的睫毛影、眼睑、仪器边框等区域进行边界描记，将标记生成的遮罩图像输入AI模型进行训练，训练后的模型能够自动标记睫毛影、眼睑以及仪器边框区域，可直接对标记后的仪器边框进行裁剪；

所述S1中得到每一个所述眼底组织对应的区域影像具体为：

得到包含视盘的第一区域影像、包含黄斑的第二区域影像及包含视网膜的中周部和周边部的第三区域影像；

所述S2具体为：

利用图像分类模型，分别对所述第一区域影像、第二区域影像及第三区域影像按照病变进行分类，得到每张区域影像的病变分类结果；其中，所述病变分类结果包括概率；

利用图像语义分割模型，分别对所述第一区域影像、第二区域影像及第三区域影像进行语义分割，得到每张区域影像中的眼底组织形状；

根据所述病变分类结果和眼底组织形状，得到每张区域影像的区域分析结果；

所述S3具体为：

将多个眼底组织的病变分类结果及眼底组织形状进行合并分析，或对全图进行病变分类，将合并分析的结果和对全图进行病变分类的结果输入逻辑模型进行判断，形成决策树结果，最后生成结论；

所述逻辑模型包括多个眼底组织的权重，根据所述权重以及概率计算形成决策树结果；

输出最终分析结果时，会将各个区域的病变情况、病变分类结果及各个区域的合并分析结果进行输出。

2.根据权利要求1所述的一种眼底超广角影像分析方法，其特征在于，所述S1之前，还包括：

训练AI模型，使其能够自动标记不同眼底组织；

所述S1具体为：

S11、将所述眼底超广角影像输入所述AI模型，得到带有不同眼底组织标记的眼底超广角影像；

S12、判断所述标记之间的位置差是否超过阈值，若是，则返回S11；否则，将所述眼底超广角影像按照所述标记进行切割。

3.根据权利要求1所述的一种眼底超广角影像分析方法，其特征在于，所述S3具体为：

将所述每张区域影像的病变分类结果及眼底组织形状输入预设的逻辑模型，得到最终分析结果并输出。

4.根据权利要求1-2任一所述的一种眼底超广角影像分析方法，其特征在于，所述S12具体为：

判断所述黄斑的标记的位置是否在所述视盘的标记的位置的水平左侧或右侧，若否，则返回S11；

判断所述黄斑的标记的位置与所述视盘的标记的位置之间的距离是否超过所述视盘的标记的直径的十倍，若超过，则返回S11；

判断所述视网膜中周部的标记是否在赤道部的标记之外，若否，则返回S11；

若所述黄斑的标记的位置在所述视盘的标记的位置的水平左侧或右侧，所述黄斑的标记的位置与所述视盘的标记的位置之间的距离小于视盘的标记的直径的十倍，且所述视网膜中周部的标记在赤道部的标记之外，则将所述眼底超广角影像按照所述标记进行切割。