[发明专利]一种基于眼底图像特征的左右眼识别方法

说明书

本发明提出一种基于眼底图像特征的左右眼识别方法，属于医学数字图像处理领域。本方法首先对获取的眼底图像进行处理，然后对处理后的图像分别根据视盘和血管的不同特征通过三种不同的方法获取相应的信息，最后分别对三种方法设定相应的变量判断其是否能够进行左右眼的判别，并根据每种方法得到的识别结果对眼底图像联合进行左右眼识别并输出识别结果。本发明能够快速精确地识别给定的眼底图像是属于左眼还是右眼，识别精确度高，简单易操作，具有较高的应用价值。

技术领域

本发明属于医学数字图像处理领域，特别是涉及一种基于眼底图像特征的左右眼识别方法。

背景技术

当今，随着人们生活水平的不断提高，人口老龄化的日益加重以及智能硬件设备的快速普及，糖尿病视网膜病变、青光眼、高度近视等疾病的患病率明显增加，这不但影响了人们的正常生活，也给家庭和社会带来了沉重的负担。如果能够做到早期发现、早期治疗，这无疑对延缓疾病的发展具有至关重要的意义，甚至可使绝大多数患者保留现有的视力，从而减轻患者及家庭的负担。

眼底图像包含了丰富的非结构化参数，这是包括白内障、青光眼、老年性黄斑变性、糖尿病视网膜病变在内的常见眼科疾病的重要诊断依据，并且眼底图像中的血管是人体内唯一能够在无创条件下直视的血管结构，它是监测全身多种疾病以及预估疾病风险的主要信息窗口，因此对眼底图像的采集存储以及分析就显现的尤为重要。

目前在眼科临床上的常规眼底数码照相以及远程眼科筛查时传输的眼底图像多数是采用每眼一张后极部45度的眼底图像，该图像可以很好地显示视盘及其周围视网膜包括黄斑区的普通形态改变，对眼科疾病的筛查及诊断起着及其重要的作用。常规的医院采集得到的眼底图像示意图如图1所示，其中①为静脉，②为动脉，③为黄斑，④为黄斑中心凹，⑤表示视神经乳头(视盘)。

传统的左右眼识别方法的关键在于对眼底图像中视盘所在位置的判定；目前视盘定位主要有三种方法，第一种方法是直接利用视盘呈现淡红色并近似于圆盘状的特征来定位视盘，该方法容易受到视盘形变、图像本身的亮度、对比度以及其它病变区域的影响；第二种方法是利用血管在视盘处水平方向血管和垂直方向血管密度分布不均的特征来定位视盘，该方法易受非视盘区域垂直方向血管的干扰；第三种方法利用血管近似抛物线走向的特征来定位视盘，该方法与图像本身血管的清晰度和丰富度直接相关；血管分割主要有四种方法，第一种方法为血管跟踪方法，该方法容易受到血管分支或交叉点的影响；第二种方法为基于匹配滤波的方法，该方法容易受到深色病灶的影响；第三种方法为基于形态学处理的方法，该方法对结构元素的选取很关键；第四种方法是基于监督学习的方法，该方法需要大量的标注样本集。

当医生在对病人进行诊断时，如果数据库中有病人的历史眼底照片，医生往往需要挑选左(右)眼眼底图片与当前拍摄的左(右)眼眼底图片进行对比，观察眼底的细微变化，目前，医生在进行眼底图像对比时，往往还是手动的从库里面选取左(右)眼眼底图片，眼底图片在入库之前并没有做左右眼的归类整理。

这造成了以下两个弊端：

(1)当医生在对病人进行诊断时，往往需要利用当前眼底图像与病人上一次或者前若干次拍摄的眼底图像进行对比分析，但病人经过多次诊断后会产生多幅眼底图像，医生在观察左眼(右眼)眼底图像时，需要人工从多幅眼底图像中查找左眼(右眼)眼底图像，存在工作量大、工作效率低下、易疲劳、费时费力等缺点；

(2)医生在诊断病情时，往往会利用图像配准技术来观察血管、视盘、近视弧以及病灶的微小变化，图像配准同样需要病人不同时期的两次眼底图像，这仍然存在需要人工从多幅眼底图像中手动选取左眼(右眼)眼底图像进行配准的弊端。而且当病人眼部存在病变时，由于患处产生了病理变化，很有可能对医生的人工左右眼识别判断产生影响，延误诊治。

目前，尚没有形成一套行之有效的方法通过眼底图像对左右眼进行识别。

发明内容