[发明专利]一种高精度眼底血管提取方法、装置、介质、设备和系统

说明书

本发明实施例提供一种高精度眼底血管提取方法、装置、介质和设备，该方法包括：根据眼底图像获得血管预选区域图像；提取所述血管预选区域图像的血管中心线；对所述血管预选区域图像进行图像分割处理，获得整体血管区域图像；根据所述整体血管区域图像和所述血管中心线，获得第一眼底血管图像；根据深度学习血管特征检测模型，从所述眼底图像中提取第二眼底血管图像；根据所述第一眼底血管图像和所述第二眼底血管图像，获得最终的血管分割图像。该方法基于计算机视觉和人工智能深度学习相结合，来提取眼底图像的血管分割图，实现提取精度和提取速度的有机结合和平衡，并且提高提取结果的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种高精度眼底血管提取方法、装置、介质、设备和系统。

背景技术

视网膜眼底图像分析有助于医生对心脑血管疾病和眼科疾病的诊断、筛查和治疗，如高血压视网膜病变、动脉硬化、青光眼、黄斑变性、糖尿病视网膜病变等。如果不及时治疗，这些疾病可能导致失明甚至死亡。血管分割是眼底血管测量和视网膜图像分析的基本步骤之一，有利于辅助医生更加了解眼底异常以及异常严重情况以及疾病进展情况，特别是对于心脑血管疾病导致的眼底并发症异常。在临床实践中，要想精细化的了解眼底血管异常通常靠人工标注和测量，这不仅耗时，而且受标注者主观影响甚大。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的高精度眼底血管提取方法在精度方面无法达到亚像素级或以上的精度或者对于血管的提取不够准确，血管提取鲁棒性不强。

发明内容

本发明实施例提供一种高精度眼底血管提取方法、装置、介质、设备和系统，通过计算机视觉提取技术和人工智能深度学习相结合，以实现在准确提取眼底血管特征的同时，并使得血管分割精度达到亚像素级或以上的精度。

为达上述目的，根据本公开第一方面，提供一种高精度眼底血管提取方法，其包括：

根据眼底图像获得血管预选区域图像；

提取所述血管预选区域图像的血管中心线；

对所述血管预选区域图像进行图像分割处理，获得整体血管区域图像；

根据所述整体血管区域图像和所述血管中心线，获得第一眼底血管图像；

根据深度学习血管特征检测模型，从所述眼底图像中提取第二眼底血管图像；

根据所述第一眼底血管图像和所述第二眼底血管图像，获得最终的血管分割图像。

在一些可能实施方式中，所述的根据眼底图像获得血管预选区域图像，具体可以包括：

从眼底图像中分离出单一通道图像，或多个通道的组合通道图像；

对所述单一通道图像，或多个通道的组合通道图像，使用阈值分割法得到基础血管区域图像；

基于blob分析，对所述基础血管区域图像中的错误区域进行去除，获得包括主血管和毛细血管在内的血管预选区域图像。

在一些可能的实施方式中，所述阈值分割法可以包括以下一种或多种方法的组合：基于点的全局阈值法，基于区域的全局阈值方法、动态阈值分割方法、局部阈值分割方法、多阈值分割方法、自适用阈值分割方法、OTSU阈值分割方法。

在一些可能的实施方式中，所述的提取所述血管预选区域图像的血管中心线，具体可以包括：

根据特征提取算子，计算所述血管预选区域图像中每个像素点的特征值和特征向量；

根据所述每个像素点的特征值和特征向量，计算每个像素点的垂直血管方向的亚像素级位移；

根据所述特征向量和所述垂直血管方向的亚像素级位移，获得包括多个种子点的第一种子点图像；