[发明专利]一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统以及菌丝筛查方法

权利要求书

1.一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待检测的角膜共聚焦图像；

诊断模块，具有菌丝诊断模型，所述诊断模块接收图像获取模块获取的所述待检测的角膜共聚焦图像并将所述待检测的角膜共聚焦图像输入至所述菌丝诊断模型中，所述菌丝诊断模型对所述待检测的角膜共聚焦图像进行图像特征提取，并根据所提取的图像特征判断所述角膜共聚焦图像中是否存在菌丝；

菌丝可视化模块，用于在诊断模块诊断出菌丝后从所述待检测的角膜共聚焦图像中提取菌丝区域并生成包含所述菌丝区域的可视化图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统，其特征在于，所述菌丝可视化模块将菌丝区域生成可视化图像，具体包括如下步骤：

步骤c1：对所述待检测角膜共聚焦图像进行相干滤波，获得第一滤波图像；

步骤c2：对所述第一滤波图像进行双边滤波，获得第二滤波图像；

步骤c3：对所述第二滤波图像进行全局阈值二值化操作，生成二值图像，并对所述二值图像进行全局阈值分割，获得初始菌丝区域二值图像；

步骤c4：对所述二值图像进行腐蚀与膨胀的形态学运算操作，并将进行形态学运算操作后的所述二值图像与所述初始菌丝区域二值图像作差，获得非菌丝区域二值图像；

步骤c5：将正在检测的所述角膜共聚焦图像与所述非菌丝区域二值图像做逐元素与运算，获得菌丝区域二值图像；

步骤c6、对所述菌丝区域二值图像进行相干滤波及颜色映射，获得彩色化菌丝区域图像；

步骤c7：将所述彩色化菌丝区域图像与正在检测的所述角膜共聚焦图像进行叠加，生成包含菌丝区域的可视化图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统，其特征在于，还包括菌丝占比计算模块，用于在判断所述待检测的角膜共聚焦图像存在菌丝时计算所述菌丝区域与所述待检测角膜共聚焦图像的面积比，生成菌丝占比。

4.根据权利要求3所述的一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统，其特征在于，还包括感染程度分级模块，用于根据所述菌丝占比确定角膜的感染程度等级。

5.根据权利要求4所述的一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统，其特征在于，还包括菌丝彩图生成模块，用于根据所述菌丝区域二值图像确定所述待检测的角膜共聚焦图像中菌丝所在的区域并将所述待检测角膜共聚焦图像中菌丝所在的区域进行彩色化，获得菌丝彩图。

6.根据权利要求5所述的一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查系统，其特征在于，还包括诊断报告生成模块，用于生成诊断报告，所述诊断报告包含所述待检测角膜共聚焦图像、所述彩色化菌丝区域图像、所述菌丝彩图、所述可视化图像、所述菌丝占比数据以及所述感染程度等级。

7.一种基于角膜共聚焦图像的菌丝筛查方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：获取待检测的角膜共聚焦图像；

步骤二：通过菌丝诊断模型对获取的所述待检测的角膜共聚焦图像进行诊断，判断所述待检测的角膜共聚焦图像是否存在菌丝；

步骤三：若诊断出菌丝，从所述待检测的角膜共聚焦图像中提取菌丝区域并生成包含所述菌丝区域的可视化图像。

8.根据权利要求7所述的菌丝筛查方法，其特征在于，在采用菌丝诊断模型进行筛查时，需要对菌丝诊断模型进行训练，训练方法如下：

步骤a1：获取图像数据集；

步骤a2：将所述图像数据集中的所有图像进行进行缩放处理；

步骤a3：按预设比例从所述图像数据集中提取训练数据集、验证数据集和测试数据集；

步骤a4：将所述训练数据集输入至预设的卷积神经网络模型，以使所述卷积神经网络对所述训练数据集中的图像进行特征提取，并根据所提取的图像特征进行迭代训练；所述菌丝诊断模型为所述卷积神经网络模型。

9.根据权利要求8所述的菌丝筛查方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括：

主分支网络，用于提取角膜共聚焦图像的基本特征，所述基本特征包括所述角膜共聚焦图像的颜色、纹理及亮度；

辅助分支网络，用于提取角膜共聚焦图像的先验知识特征，其中，提取角膜共聚焦图像的先验知识特征采用以下步骤：

步骤b1：统计所述训练数据集中所有角膜共聚焦图像的R通道平均灰度值、G通道平均灰度值以及B通道平均灰度值；

步骤b2：提取当前获取的角膜共聚焦图像的R通道值、G通道值以及B通道值，继而计算所述R通道值与所述R通道平均灰度值间的差值、所述G通道值与所述G通道平均灰度值间的差值以及所述B通道值与所述B通道平均灰度值间的差值，根据所述差值获得所述选定角膜共聚焦图像的先验知识特征。