[发明专利]用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、深度学习、智慧医疗领域，可适用于医疗影像分析场景。具体实现方案为：获取眼底图像；根据眼底图像，确定血管图像；对血管图像进行分割，得到血管片段图像；确定血管片段图像中的动脉血管片段和静脉血管片段；根据动脉血管片段和静脉血管片段，确定动静脉血管比值，并输出。本实现方式通过将血管图像分割得到血管片段图像，根据血管片段图像中的动脉血管片段和静脉血管片段计算动静脉血管比值，可以克服像素级别分类算法误差，提高对动静脉血管分类及对动静脉血管比值计算的准确性，操作便捷、快速，应用范围广。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、深度学习、智慧医疗领域，可适用于医疗影像分析场景，尤其涉及一种用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

视网膜血管作为人体内在无创伤条件下，唯一可供观察的内部血管组织，一直受到研究人员的广泛关注。通过对视网膜血管进行动静脉分类，可以对视网膜的构造有进一步的了解。目前，对视网膜血管进行动静脉分类的方法主要有半自动分类方法和全自动分类方法。

基于视网膜眼底图像实现视网膜血管动静脉分类的方法主要是利用血管的颜色信息、几何、拓扑学信息和形态学等进行半自动和自动分类，但往往效率及准确性较低。

发明内容

本公开提供了一种用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种用于处理图像的方法，包括：获取眼底图像；根据眼底图像，确定血管图像；对血管图像进行分割，得到血管片段图像；确定血管片段图像中的动脉血管片段和静脉血管片段；根据动脉血管片段和静脉血管片段，确定动静脉血管比值，并输出。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于处理图像的装置，包括：获取单元，被配置成获取眼底图像；血管图像确定单元，被配置成根据眼底图像，确定血管图像；血管片段图像确定单元，被配置成对血管图像进行分割，得到血管片段图像；动静脉血管片段确定单元，被配置成确定血管片段图像中的动脉血管片段和静脉血管片段；输出单元，被配置成根据动脉血管片段和静脉血管片段，确定动静脉血管比值，并输出。

根据本公开的再一方面，提供了一种用于处理图像的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上述用于处理图像的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如上述用于处理图像的方法。

根据本申请的技术解决了对视网膜血管动静脉分类的效率及准确性较低的问题，通过将血管图像分割得到血管片段图像，根据血管片段图像中的动脉血管片段和静脉血管片段计算动静脉血管比值，可以克服像素级别分类算法误差，提高对动静脉血管分类及对动静脉血管比值计算的准确性，操作便捷、快速，应用范围广。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于处理图像的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于处理图像的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于处理图像的方法的另一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于处理图像的装置的一个实施例的结构示意图；