[发明专利]杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于图像分割模型的杯盘比确定方法，其特征在于，所述图像分割模型包括编码网络、解码网络和连接层，其中，所述解码网络包括位置校正网络和分割网络；

所述基于图像分割模型的杯盘比确定方法包括：

获取眼底图像，并对所述眼底图像进行视盘区域检测，得到所述眼底图像的视盘区域；

将所述视盘区域输入所述图像分割模型的编码网络中提取图像特征，得到第一特征图；

将所述第一特征图输入所述解码网络中的位置校正网络，通过所述位置校正网络对所述第一特征图像进行空洞空间金字塔池化，得到位置校正后的第二特征图；所述位置校正网络输出不同接受域大小的空间特征图，不同接受域大小的空间特征图串联起来，输入到深度学习网络中进行时间特征提取；

通过所述解码网络中的位置注意力模块利用所述第一特征图中的各图像特征之间的关联对所述图像特征增强，通过所述解码网络中的通道注意力模块挖掘所述第一特征图的各图像特征之间的相互依赖关系，得到代表视杯视盘分割图像的第三特征图；

通过所述连接层，将所述第二特征图和所述第三特征图进行拼接，得到图像分割结果；

提取所述图像分割结果中的视盘外轮廓和视杯外轮廓，并根据所述视盘外轮廓和所述视杯外轮廓，计算得到视杯直径和视盘直径；

根据所述视杯直径和视盘直径计算所述眼底图像的杯盘比。

2.根据权利要求1所述的基于图像分割模型的杯盘比确定方法，其特征在于，所述获取眼底图像，并对所述眼底图像进行视盘区域检测，得到所述眼底图像的视盘区域包括：

获取眼底图像，将所述眼底图像输入预设的视盘区域检测模型中，得到区域第一坐标点和区域第二坐标点；

根据所述区域第一坐标点和区域第二坐标点，生成矩形区域；

根据所述矩形区域对所述眼底图像进行裁剪，得到所述眼底图像的视盘区域。

3.根据权利要求1所述基于图像分割模型的杯盘比确定方法，其特征在于，所述编码网络为mobilenetv2网络，所述mobilenetv2网络包含n层卷积层，所述n为不小于1的自然数；

所述将所述视盘区域输入所述图像分割模型的编码网络中提取图像特征，得到第一特征图包括：

将所述视盘区域进行缩放处理，得到预设尺寸的缩放图像；

将所述缩放图像输入所述编码网络中的mobilenetv2网络中，通过mobilenetv2网络中的n层卷积层进行卷积处理，得到n个特征图；

将mobilenetv2网络中最后一个卷积层输出的特征图作为第一特征图。

4.根据权利要求1所述的基于图像分割模型的杯盘比确定方法，其特征在于，所述位置校正网络为aspp网络，所述将所述第一特征图输入所述解码网络中的位置校正网络，通过所述位置校正网络对所述第一特征图像进行空洞空间金字塔池化，得到位置校正后的第二特征图包括：

将所述第一特征图输入所述解码网络中的位置校正网络，通过所述aspp网络对输入的第一特征图进行空洞空间金字塔池化，提取所述第一特征图不同尺度的特征图空间信息；

对所述特征图空间信息进行全局平均池化转化，计算不同尺度的特征图空间信息的权重；

根据所述权重，将所述不同尺度的特征图空间信息进行融合，得到第二特征图。