[发明专利]一种基于深度学习的彩色眼底图像青光眼筛查方法及系统

权利要求书

1.一种彩色眼底图像青光眼筛查方法，其特征在于，包括：

步骤M1：采集不同来源的彩色眼底图像数据，并对部分彩色眼底图像数据进行标注；

步骤M2：对采集到的彩色眼底图像数据进行预处理；

步骤M3：利用预处理后的标注的图像数据训练卷积神经网络，直至损失函数收敛，得到训练后的卷积神经网络，利用预处理后的未标注的彩色眼底图像数据对训练后的卷积神经网络进行半监督方法训练，得到半监督方法训练后的卷积神经网络；

步骤M4：利用半监督方法训练后的卷积神经网络分割眼底图像中的视盘视杯区域，根据分割结果判断青光眼。

2.根据权利要求1所述的彩色眼底图像青光眼筛查方法，其特征在于，所述步骤M1包括：

步骤M1.1：采集不同年龄段的青光眼和非青光眼的眼底病变图像；

步骤M1.2：将采集到的眼底病变图像进行部分标注，标注为训练数据和测试数据；未标注的眼底病变图像大于等于标注的眼底病变图像。

3.根据权利要求1所述的彩色眼底图像青光眼筛查方法，其特征在于，所述步骤M2包括：

步骤M2.1：对采集到的彩色眼底图像数据进行掩膜处理，得到掩膜处理后的图像数据；

步骤M2.2：对掩膜处理后的图像数据进行数据增强处理，得到数据增强后的图像数据；

步骤M2.3：对数据增强后的图像数据进行归一化处理。

4.根据权利要求1所述的彩色眼底图像青光眼筛查方法，其特征在于，所述步骤M3中卷积神经网络包括：分割网络；所述分割网络包括分割网络S1、分割网络S2和分割网络S3；

所述分割网络获取眼底病变图像内容，提取眼底病变图像中的视盘视杯结构特征并进行分割；

所述分割网络S1获取整个眼底病变图像的全局信息，并对视盘视杯进行定位，根据视盘视杯定位结果裁剪视盘视杯区域；

所述分割网络S2和分割网络S3根据视盘视杯区域获得局部视盘视杯区域。

5.根据权利要求4所述的彩色眼底图像青光眼筛查方法，其特征在于，所述步骤M3包括：

步骤M3.1：使用带有标签的训练数据训练分割网络S1，直至Dice损失函数收敛，得到训练后的分割网络S1；

步骤M3.2：冻结训练后的分割网络S1权重参数，训练分割网络S2和分割网络S3，直至相应的交叉熵损失函数Loss1收敛，得到训练后的分割网络S2和分割网络S3；

步骤M3.3：解冻训练后的分割网络S1权重参数，根据Dice损失函数和分割网络S2和分割网络S3相应的交叉熵损失函数计算得到卷积神经网络损失函数Loss2；训练卷积神经网络，直至卷积神经网络损失函数收敛，得到训练后的卷积神经网络；

步骤M3.4：使用训练后的卷积神经网络预测无标签的数据，加权融合分割网络S2的局部视盘视杯概率图和分割网络S3反变换坐标系下的局部视盘视杯概率图，生成标注作为无标注数据的伪标注；

步骤M3.5：根据预设规则过滤置信度不符合预设要求的图像；

步骤M3.6：使用带有标签的训练数据和生成伪标注的数据训练卷积神经网络，重复执行步骤M3.4至步骤M3.6，直至卷积神经网络损失函数收敛。

6.根据权利要求1所述的彩色眼底图像青光眼筛查方法，其特征在于，所述步骤M4包括：

步骤M4.1：眼底病变图像通过训练后的分割网络S1得到初步分割结果；

步骤M4.2：利用初步分割结果定位和裁剪眼底病变图像中的视盘视杯区域；

步骤M4.3：将视盘视杯区域输入分割网络S2，生成局部视盘视杯概率图；

步骤M4.4：将视盘视杯区域经过空间变换得到变换后坐标系下的图像，将变换后坐标系下的图像输入分割网络S3，生成变化后坐标系下的局部视盘视杯概率图；将变换后坐标系下的局部视盘视杯概率图再进行空间变换的反变换，得到反变换坐标系下的局部视盘视杯概率图；

步骤M4.5：将分割网络S2生成的局部视盘视杯概率图与分割网络S3生成的反变换坐标系下的局部视盘视杯概率图进行融合，得到融合后的局部视盘视杯概率图；

步骤M4.6：根据融合后的局部视盘视杯概率图计算垂直杯盘比、面积的开方之比、颞侧盘沿宽度与鼻侧盘沿宽度之比。