[发明专利]脉络膜血管的管腔区域识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供一种脉络膜血管的管腔区域识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：通过获取待识别眼底图像；输入基于U‑Net的眼底分割模型，通过眼底分割模型对待识别眼底图像进行脉络膜特征提取及边缘分割，得到眼底分割图像；通过眼底中央凹识别模型识别出眼底分割图像中的中央凹区域，并根据中央凹区域从眼底分割图像中截取出第一眼底脉络膜图像；通过Niblack局部阈值算法，对第一眼底脉络膜图像进行二值化处理，得到第一脉络膜二值图像，并从第一脉络膜二值图像中提取出第一管腔区域；识别出第一管腔区域图像。本发明实现了自动识别眼底图像中眼底脉络膜血管的管腔区域。本发明适用于智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设。

技术领域

本发明涉及人工智能的图像处理领域，尤其涉及一种脉络膜血管的管腔区域识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

眼底脉络膜位于视网膜和巩膜之间，是一层柔软光滑、具有弹性和富有血管的棕色薄膜，起于前部的锯齿缘，后止于视神经周围；内面借一层十分光滑的玻璃膜与视网膜的色素上皮层相联系，外面借一潜在性间隙与巩膜相接，有脉络膜周层的细微纤维小板伸展而混入巩膜棕黑板中，并有血管和神经由此穿过。脉络膜主要由血管构成，为视网膜提供氧气和血液。

在医学领域中，医生往往需要凭借经验人工识别出采集的眼底照片中的眼底脉络膜血管的管腔区域，以确定该眼底脉络膜中的特征，进而根据识别得到的特征进行其他医学行为，由于人工识别存在对医生经验要求高、采集设备分辨率低、灯光重影等客观因素的影响，导致眼底脉络膜血管管腔区域的特征的人工识别存在偏差，识别准确率低。

发明内容

本发明提供一种脉络膜血管的管腔区域识别方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了自动识别眼底图像中的眼底脉络膜血管的管腔区域，本发明适用于智慧交通或智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设，减少了人工识别成本，提高了识别准确性和可靠性。

一种脉络膜血管的管腔区域识别方法，包括：

接收到眼底管腔识别请求，获取所述眼底管腔识别请求中的待识别眼底图像；

将所述待识别眼底图像输入基于U-Net的眼底分割模型，通过所述眼底分割模型对所述待识别眼底图像进行脉络膜特征提取及边缘分割，得到眼底分割图像；

通过眼底中央凹识别模型对所述眼底分割图像进行图像识别，识别出所述眼底分割图像中的中央凹区域，并根据所述中央凹区域从所述眼底分割图像中截取出第一眼底脉络膜图像；

通过Niblack局部阈值算法，对所述第一眼底脉络膜图像进行二值化处理，得到第一脉络膜二值图像，并从所述第一脉络膜二值图像中提取出第一管腔区域；

根据所述第一管腔区域，从所述待识别眼底图像中识别出含有眼底脉络膜血管的管腔区域的第一管腔区域图像。

一种脉络膜血管的管腔区域识别装置，包括：

接收模块，用于接收到眼底管腔识别请求，获取所述眼底管腔识别请求中的待识别眼底图像；

输入模块，用于将所述待识别眼底图像输入基于U-Net的眼底分割模型，通过所述眼底分割模型对所述待识别眼底图像进行脉络膜特征提取及边缘分割，得到眼底分割图像；

截取模块，用于通过眼底中央凹识别模型对所述眼底分割图像进行图像识别，识别出所述眼底分割图像中的中央凹区域，并根据所述中央凹区域从所述眼底分割图像中截取出第一眼底脉络膜图像；

二值模块，用于通过Niblack局部阈值算法，对所述第一眼底脉络膜图像进行二值化处理，得到第一脉络膜二值图像，并从所述第一脉络膜二值图像中提取出第一管腔区域；

识别模块，用于根据所述第一管腔区域，从所述待识别眼底图像中识别出含有眼底脉络膜血管的管腔区域的第一管腔区域图像。