[发明专利]一种视网膜的异常检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种视网膜的异常检测方法，其特征在于，包括：

获取一视网膜的原视网膜图像；

确定所述原视网膜图像的图像质量；

在所述图像质量符合预设的质量条件时，对所述原视网膜图像进行图像风格迁移预处理，得到目标视网膜图像；

根据所述目标视网膜图像确定所述视网膜的异常信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述原视网膜图像的图像质量，包括：

对所述原视网膜图像进行处理以确定评估值，所述评估值用于表达所述原视网膜图像的图像质量；

判断所述评估值是否为预设的目标值；

若是，则确定所述图像质量符合预设的质量条件；

若否，则确定所述评图像质量不符合预设的质量条件，返回所述获取一视网膜的原视网膜图像的步骤。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述图像质量符合预设的质量条件时，对所述原视网膜图像进行图像风格迁移预处理，得到目标视网膜图像，包括：

确定图像风格迁移模型，所述图像风格迁移模型用于图像风格迁移预处理；

将所述原视网膜图像输入所述图像风格迁移模型中进行处理，以生成目标视网膜图像。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定图像风格迁移模型，包括：

获取第一训练视网膜图像；

确定第一图像生成器、第二图像生成器，所述第一图像生成器用于图像风格迁移预处理，所述第二图像生成器用于图像还原风格；

将所述第一训练视网膜图像输入所述第一图像生成器中进行风格迁移，获得第二训练视网膜图像；

将所述第二训练视网膜图像输入所述第二图像生成器中进行风格还原，获得第三训练视网膜图像；

采用所述第一训练视网膜图像、所述第二训练视网膜图像以及所述第三训练视网膜图像对所述第一图像生成器进行调整，以得到图像风格迁移模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用所述第一训练视网膜图像、所述第二训练视网膜图像以及所述第三训练视网膜图像对所述第一图像生成器进行调整，以得到图像风格迁移模型，包括：

从所述第一训练视网膜图像中提取第一视网膜结构特征，以及从所述第二训练视网膜图像中提取第二视网膜结构特征；

计算所述第一视网膜结构特征和所述第二视网膜结构特征之间的第一损失值；

计算所述第一训练视网膜图像和所述第三训练视网膜图像之间的第二损失值；

采用所述第一损失值和所述第二损失值对所述第一图像生成器进行调整，以得到图像风格迁移模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述目标视网膜图像确定所述视网膜是否异常；

在确定所述视网膜异常时，执行所述根据所述目标视网膜图像确定所述视网膜的异常信息的步骤。

7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标视网膜图像确定所述视网膜的异常信息，包括：

将所述目标视网膜图像分别输入多个预设的异常预测网络中进行处理，得到多个分特征向量，每个分特征向量用于表达所述视网膜处于一种异常的特征；

将所述分特征向量组合为总特征向量；

将所述总特征向量输入预设的全连接神经网络分类器中进行处理，获得多个风险值，每个风险值用于表达所述视网膜处于一种异常的风险。

8.一种视网膜的异常检测装置，其特征在于，包括：

原视网膜图像获取模块，用于获取一视网膜的原视网膜图像；

图像质量确定模块，用于确定所述原视网膜图像的图像质量；

图像风格迁移模块，用于在所述图像质量符合预设的质量条件时，对所述原视网膜图像进行图像风格迁移预处理，得到目标视网膜图像；

异常信息确定模块，用于根据所述目标视网膜图像确定所述视网膜的异常信息。