[发明专利]一种基质细胞功能状况的识别分析方法及装置

说明书

本发明提供了一种基质细胞功能状况的识别分析方法及装置，其中，方法包括：构建包含角膜基质层共聚焦图像在内的专家数据库，基于专家数据库，利用机器学习方法构建专家模型；向每个基质层分别设计并训练得到对应的水肿情况判别模型和基质细胞检测模型，获取目标患者的每个基质层的共聚焦图像，并基于对应的水肿情况判别模型和基质细胞检测模型进行识别；基于专家模型对识别结果进行分析，得到目标患者的基质细胞功能状况。通过综合考虑多个基质层的水肿情况和基质细胞密度，可以自动分析患者的基质细胞功能状况，给医生提供参考，有助于后续疾病的判断。

技术领域

本发明涉及图像处理与机器学习技术领域，特别涉及一种基质细胞功能状况的识别分析方法及装置。

背景技术

活体角膜激光共聚焦显微镜图像中角膜基质层由浅到深可以分为三层：浅基质层、中基质层和深基质层。正常情况下，每层的基质细胞密度不同，浅基质层细胞密度最大，深基质层细胞密度最小，各层细胞密度有一个正常范围；各层基质细胞在正常状态下是单独分散存在的，异常状态时会相互黏连，呈蜂窝煤状，产生水肿，当严重水肿时，基质细胞无法识别和计算密度。因此，识别各基质层有无水肿、识别各基质层细胞密度是否正常是判断基质细胞功能状况的重要手段。目前实际情况下，需要专业医生逐层观察基质细胞并手动计数，依赖医生经验且费时费力，尚未存在自动分析基质细胞功能状况的方法。

因此，本发明提出一种基质细胞功能状况的识别分析方法与装置。

发明内容

本发明提供一种基质细胞功能状况的识别分析方法及装置，用以通过综合考虑多个基质层的水肿情况和基质细胞密度，可以自动分析患者的基质细胞功能状况，给医生提供参考，有助于后续疾病的判断。

本发明提供一种基质细胞功能状况的识别分析方法，包括：

步骤1：构建包含角膜基质层共聚焦图像在内的专家数据库，基于专家数据库，利用机器学习方法构建专家模型，来分析各基质层水肿情况和细胞密度与基质细胞功能状况的关系；

步骤2：向每个基质层分别设计并训练得到对应的水肿情况判别模型，来识别有无水肿；

步骤3：向每个基质层分别设计并训练得到对应的基质细胞检测模型，来识别各个基质细胞的位置，进而获取各基质层的基质细胞的个数和密度；

步骤4：获取目标患者的每个基质层的共聚焦图像，并基于对应的水肿情况判别模型和基质细胞检测模型进行识别；

步骤5：基于所述专家模型对识别结果进行分析，得到所述目标患者的基质细胞功能状况。

优选的，步骤1：构建包含角膜基质层共聚焦图像在内的专家数据库，包括：

收集不同基质细胞功能状况患者的各基质层共聚焦图像，存储每个患者脱敏后的个人信息和功能状况级别；

基于存储结果，从收集的图像中，筛选满足预设挑选条件的患者图像，构建专用数据库。

优选的，设计并训练得到对应的水肿情况判别模型和基质细胞检测模型，包括：

从所述专用数据库中，随机选取若干第一患者，并对所述第一患者的各基质层图像进行人工标注，获得标注数据集；

基于所述标注数据集，训练得到对应层的水肿情况判别模型和基质细胞检测模型；

其中，在对应模型训练结束后，还包括：

对所述专家数据库中的剩余患者的数量进行识别，获取对应的各层水肿情况和基质细胞位置，并对对应识别结果进行人工修正；

其中，所述专家数据库中存储有每个患者的各层水肿情况和基质细胞密度。

优选的，步骤2中，在设计并训练得到对应的水肿情况判别模型的过程中，还包括：