[发明专利]一种糖尿病性视网膜病变自动检测方法在审
| 申请号： | 201810142313.9 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108416371A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 陈洪刚 | 申请（专利权）人： | 艾视医疗科技成都有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G16H30/20;G16H50/20 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 610041 四川省成都市高新区*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种糖尿病性视网膜病变自动检测方法，该方法首先对医学眼底图像进行预处理，生成每张眼底图像所对应的特征向量；接着基于眼底图像对应的特征向量应用聚类算法对所有眼底图像进行聚类，定义为不同模式的眼底图像；再基于不同病变时期、不同模式的眼底图像对应的特征向量建立参考特征空间，获得其在参考特征空间中的特征编码；最后通过计算待检测眼底图像与带标签眼底图像特征编码之间的余弦相似度实现对糖尿病性视网膜病变的自动检测。本发明基于网上可爬取到的视网膜眼底图像及标签，结合图像聚类算法，建立不同病变时期、不同模式视网膜眼底图像的参考特征空间及其特征编码映射，有效地提高了糖尿病视网膜病变自动检测的准确性和时效性。 | ||
| 搜索关键词： | 眼底图像 自动检测 糖尿病性视网膜病变 参考特征 特征编码 特征向量 视网膜眼底图像 病变 糖尿病视网膜病变 标签 预处理 余弦相似度 聚类算法 图像聚类 时效性 有效地 聚类 算法 映射 检测 医学 应用 | ||
【主权项】：
1.一种糖尿病性视网膜病变自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、通过眼底图像预处理，根据Hough变换提取眼球轮廓，设定外界矩阵大小，并通过缩放与裁剪，将图像规格化为统一大小图片，实现眼球轮廓对齐；(2)、利用多层卷积神经网络模型提取每张眼底图像的深度特征，并用PCA技术对所有提取的眼底图像的深度特征进行降维，生成每张眼底图像所对应的特征向量；(3)、基于眼底图像对应的特征向量应用聚类算法对所有眼底图像进行聚类，将所聚每一类的眼底图像定义为不同模式的眼底图像；(4)、基于不同病变时期、不同模式的眼底图像对应的特征向量建立参考特征空间；(5)、对于待检测的眼底图像，应用步骤(2)提取该张眼底图像所对应的特征向量，并通过映射获得其在参考特征空间中的特征编码；(6)、使用余弦相似度计算待检测眼底图像与带标签眼底图像特征编码之间的余弦相似度实现对糖尿病视网膜病变的自动检测。
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