[发明专利]眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习和智慧医疗等人工智能领域，具体可应用于医疗影像分析场景下。该方法的一具体实施方式包括：获取第一真实眼底图像、第二真实眼底图像和第三真实眼底图像；从第一真实眼底图像提取眼底血管掩膜；从第二真实眼底图像提取眼底病灶掩膜；将第三真实眼底图像、眼底血管掩膜和眼底病灶掩膜输入生成网络，生成仿真眼底图像。该实施方式提供了一种结合眼底图像的机型分布信息、眼底血管结构信息和病灶信息这三种信息的眼底图像生成技术，解决了眼底图像数据匮乏的问题。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习和智慧医疗等人工智能技术领域，尤其涉及眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)是指由糖尿病引起视网膜血管壁受损，导致视网膜上出现微血管瘤、硬性渗出物和出血等病灶，使视觉功能下降，是主要致盲疾病之一。DR早期没有显著症状，到了晚期即便发现也难以治疗，因此早发现、及时干预具有重要的临床意义。眼底彩色照相方法价格低廉，对药物不敏感，易于记录和保存，被眼科医师认为是最适合DR筛查的方法。

随着计算机技术的发展和各种算法的不断涌现，利用深度学习网络识别眼底病灶的方式逐渐代替全人工识别。然而，深度学习网络需要利用大量带眼底病灶标注的眼底图像进行训练。目前，训练深度学习网络的眼底图像多是对带眼底病灶的眼底拍摄的眼底图像，再由专业医学知识的人员对眼底病灶进行标注所得到的。

发明内容

本申请实施例提出了眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质。

第一方面，本申请实施例提出了一种眼底图像生成方法，包括：获取第一真实眼底图像、第二真实眼底图像和第三真实眼底图像；从第一真实眼底图像提取眼底血管掩膜；从第二真实眼底图像提取眼底病灶掩膜；将第三真实眼底图像、眼底血管掩膜和眼底病灶掩膜输入生成网络，生成仿真眼底图像。

第二方面，本申请实施例提出了一种眼底图像生成装置，包括：获取模块，被配置成获取第一真实眼底图像、第二真实眼底图像和第三真实眼底图像；第一提取模块，被配置成从第一真实眼底图像提取眼底血管掩膜；第二提取模块，被配置成从第二真实眼底图像提取眼底病灶掩膜；生成模块，被配置成将第三真实眼底图像、眼底血管掩膜和眼底病灶掩膜输入生成网络，生成仿真眼底图像。

第三方面，本申请实施例提出了一种电子设备，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第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请实施例提供的眼底图像生成方法、装置、设备以及存储介质，首先获取第一真实眼底图像、第二真实眼底图像和第三真实眼底图像；然后从第一真实眼底图像提取眼底血管掩膜，以及从第二真实眼底图像提取眼底病灶掩膜；最后将第三真实眼底图像、眼底血管掩膜和眼底病灶掩膜输入生成网络，生成仿真眼底图像。提供了一种结合眼底图像的机型分布信息、眼底血管结构信息和病灶信息这三种信息的眼底图像生成技术，解决了眼底图像数据匮乏的问题。

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