[发明专利]黄斑中心凹的检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种黄斑中心凹的检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将待处理图像输入至分割网络，利用各层次上的各第一卷积模块对待处理图像进行特征提取，得到初始概率图和各层次上的最后一个第一卷积模块输出的中间特征图；并利用多层次特征融合空间编码网络对各层次所输出的中间特征图进行特征融合和空间编码，得到黄斑中心凹的最终位置特征图；从而将黄斑中心凹的最终位置特征图和初始概率图进行逐像素点相乘操作，得到最终预测图；最后，根据最终预测图确定黄斑中心凹的位置。避免黄斑区域边缘不清晰、对比度低等因素会影响目标检测模型检测黄斑区域的准确性的问题，实现对黄斑中心凹的准确检测。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种黄斑中心凹的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

黄斑区位于眼球后极部中央，富含感光色素上皮细胞，处于人眼的光学中心区，是眼底重要的生理结构。黄斑的中央有一个很小的凹陷，称为黄斑中心凹，是视网膜上视觉最敏感的部分。在眼底图像中，黄斑中心凹定位对许多视网膜病变(如病理性近视、糖尿病视网膜病变等)的检测具有重要意义。

相关技术中，首先利用上万张带标注信息的训练图像进行模型训练，得到目标检测模型；然后，通过目标检测模型直接对黄斑区域进行检测。

但是，在相关技术中，黄斑区域边缘不清晰、对比度低等因素会影响目标检测模型检测黄斑区域的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种提升检测黄斑中心凹准确性的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种黄斑中心凹的检测方法，所述方法包括：

将待处理图像输入至检测模型中的分割网络，所述待处理图像包括黄斑中心凹，所述分割网络包括若干个层次，各个所述层次包括若干个第一卷积模块；

通过各所述第一卷积模块对所述待处理图像进行特征提取，得到初始概率图和各所述层次上的最后一个第一卷积模块输出的中间特征图；

通过所述检测模型中的多层次特征融合空间编码网络对各所述中间特征图进行特征融合和空间编码，得到所述黄斑中心凹的最终位置特征图；

将所述最终位置特征图和所述初始概率图进行逐像素点相乘，得到最终预测图；

根据所述最终预测图确定所述黄斑中心凹在所述待处理图像中的位置。

在其中一个实施例中，所述通过各所述第一卷积模块对所述待处理图像进行特征提取，得到初始概率图，包括：

通过各所述层次上的最后一个第一卷积模块输出对应的中间特征图；

通过各所述层次所输出的中间特征图进行像素点相加，得到相加后的特征图；

对所述相加后的特征图进行卷积操作，得到所述初始概率图。

在其中一个实施例中，所述通过各所述中间特征图进行像素点相加，得到相加后的特征图，包括：

针对最后一个层次，对最后一个层次所输出的中间特征图进行上采样操作，得到最后一个层次上采样后的特征图；

将所述最后一个层次上采样后的特征图与所述最后一个层次的上一层次所输出的中间特征图进行像素点相加操作，得到所述最后一个层次的上一层次上的目标特征图；

除第一个层次和最后一个层次之外，分别将其他各所述层次作为当前层次，对当前层次上的目标特征图进行上采样操作，得到当前层次上采样后的特征图；

将所述当前层次上采样后的特征图与所述当前层次的上一层次所输出的中间特征图进行像素点相加操作，得到当前层次的上一层次上的目标特征图；