[发明专利]晶状体分割方法、装置及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种晶状体分割方法、装置及存储介质，该方法包括：从原始图像中提取晶状体图像区域；通过预设神经网络模型，获得晶状体图像区域中的初始晶状体结构；采用形状模板对初始晶状体结构进行边缘平滑处理，得到分割后的晶状体结构，该形状模板是通过对晶状体样本进行训练得到的。通过预设神经网络模型及形状模板可实现对晶状体结构的自动分割，从而在降低人工成本的同时，提高晶状体结构分割的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及图像分析领域，尤其涉及一种晶状体分割方法、装置及存储介质。

背景技术

作为常见的致盲性眼病，白内障是由于某些原因导致晶状体混浊，从而影响视网膜成像，导致患者看不清东西。其中，前段光学相干断层扫描(Anterior Segment OpticalCoherence Tomography，简称：AS-OCT)可被用来辅助诊断包括白内障等多种眼科疾病。具体地，AS-OCT是一种非侵入式无伤害的诊断方式，利用晶状体不同结构的密度来衡量白内障等眼科疾病的严重程度。

目前，基于AS-OCT影像的晶状体结构分割大多都是手动进行。但手动分割晶状体结构具有准确度低的问题，且人工成本较高。

发明内容

本发明实施例提供一种晶状体分割方法、装置及存储介质，通过自动分割晶状体结构，在降低人工成本的同时，提高晶状体结构分割的准确度。

第一方面，本发明实施例提供一种晶状体分割方法，包括：

从原始图像中提取晶状体图像区域；

通过预设神经网络模型，获得所述晶状体图像区域中的初始晶状体结构；

采用形状模板对所述初始晶状体结构进行边缘平滑处理，得到分割后的晶状体结构，所述形状模板是通过对晶状体样本进行训练得到的。

一种可能的实施方式中，所述形状模板包括第一形状模板和第二形状模板，其中，所述第一形状模板用于对所述初始晶状体结构的晶状体前核进行边缘平滑处理，所述第二形状模板用于对所述初始晶状体结构的晶状体后核进行边缘平滑处理。

一种可能的实施方式中，所述形状模板的个数为多个，所述采用形状模板对所述初始晶状体结构进行边缘平滑处理，得到分割后的晶状体结构，包括：计算多个所述形状模板与所述初始晶状体结构的相似度；选取相似度最大的形状模板，对所述初始晶状体结构进行边缘平滑处理，得到分割后的晶状体结构。

一种可能的实施方式中，所述计算多个所述形状模板与所述初始晶状体结构的相似度，包括：

针对每一个所述形状模板，通过以下步骤得到所述形状模板与所述初始晶状体结构的相似度：

计算所述形状模板与所述初始晶状体结构的归一化参数的乘积为第一中间值，所述归一化参数为所述初始晶状体结构的对称轴在旋转过程中对应的所有距离中的最小距离；

计算所述第一中间值与预设偏移量的和为第二中间值；

根据公式(1)对所述初始晶状体结构进行边界编码，得到目标值；

根据所述目标值与所述第二中间值，确定所述相似度；

f(c,θ)＝||c-P_θ|| 公式(1)

其中，c表示所述初始晶状体结构的中心点坐标；P_θ表示所述初始晶状体结构的对称轴与所述初始晶状体结构的边界的交点坐标，其中，θ表示对称轴相对基准线的角度，所述对称轴从基准线开始，以预设角度旋转；||||表示范数符号；{f(c,θ)}表示所述目标值。

一种可能的实施方式中，所述形状模板，通过以下方式训练获得：

根据所述晶状体样本的边界点坐标，获取所述晶状体样本的中心点坐标；