[发明专利]一种眼底图像血管的识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种眼底图像血管的识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待测眼底图像；基于检测算子，提取待测眼底图像的第一特征图像及第二特征图像；基于语义分割模型，提取待测眼底图像的空间形状特征图像；根据第一特征图像、第二特征图像及空间形状特征图像，重建待测眼底图像；将重建后的待测眼底图像输入血管分割模型，得到待测眼底图像的血管分割图像；其中，语义分割模型为根据眼底图像训练集训练得到的；血管分割模型为根据重建的眼底图像训练集训练得到的。本发明通过重建待测眼底图像，提升了图像清晰度，使图形特征更加明显，通过将重建后的眼底图像输入血管分割模型进行血管识别，得到了分割精度更高的血管分割图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种眼底图像血管的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

眼底图像分析是医学影像分析的重要议题，出于眼底筛查结果客观性、可重复性、准确性以及大批量的需求，采取有效的方法自动提取视网膜眼底图像中的血管结构，有助于对眼底疾病的早期诊断、治疗跟踪，在临床上具有重要的应用价值。

图像特征提取是图像学处理和计算机视觉相关领域必不可少的一步。在进行模型训练时，图像特征的选择和提取将会直接影响到模型的学习效果，从而影响到最终分类的精准度和学习速率。目前，在医学图像领域中提取血管的精度有待提高，尤其是对于模糊的眼底图像，其眼底血管边缘难以准确分割，使得提取的效果并不理想。

发明内容

本发明提供一种眼底图像血管的识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中眼底图像血管的识别精度不高的缺陷。

第一方面，本发明提供一种眼底图像血管的识别方法，包括：

获取待测眼底图像；

基于检测算子，提取所述待测眼底图像的第一特征图像及第二特征图像；

基于语义分割模型，提取所述待测眼底图像的空间形状特征图像；

根据所述第一特征图像、第二特征图像及所述空间形状特征图像，重建待测眼底图像；

将重建后的待测眼底图像输入血管分割模型，得到所述待测眼底图像的血管分割图像；

其中，所述语义分割模型为根据眼底图像训练集训练得到的；所述血管分割模型为根据重建的眼底图像训练集训练得到的。

根据本发明提供的一种眼底图像血管的识别方法，所述基于检测算子，提取所述待测眼底图像的第一特征图像及第二特征图像，进一步包括：

基于检测算子，提取所述待测眼底图像的多个种类的特征图像；

对所述待测眼底图像的多个种类的特征图像，分别计算信息熵；

取最大信息熵对应的特征图像，作为第一特征图像；

取信息熵仅次于所述最大信息熵的特征图像，作为第二特征图像。

根据本发明提供的一种眼底图像血管的识别方法，所述多个种类的特征图像为灰度特征图像、纹理特征图像、边缘特征图像及梯度特征图像中的至少两种；

相应的，所述基于检测算子，提取所述待测眼底图像的多个种类的特征图像，进一步包括：

对所述待测眼底图像进行灰度转化，得到灰度特征图像；

对所述灰度特征图像进行直方图均衡化，并基于检测算子，提取所述待测眼底图像的纹理特征图像、边缘特征图像或梯度特征图像。

根据本发明提供的一种眼底图像血管的识别方法，所述根据所述第一特征图像、第二特征图像及所述空间形状特征图像，重建待测眼底图像，进一步包括：