[发明专利]基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测方法、系统及介质有效
申请号: | 202110839696.7 | 申请日: | 2021-07-23 |
公开(公告)号: | CN113397475B | 公开(公告)日: | 2023-06-06 |
发明(设计)人: | 张成奋;吕彬;王关政;吕传峰 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | A61B3/10 | 分类号: | A61B3/10;A61B3/12;A61B3/14;A61B5/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11;G16H50/30 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 付婧 |
地址: | 518048 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 oct 图像 阿尔茨海默症 风险 预测 方法 系统 介质 | ||
1.一种基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测系统,其特征在于,所述系统包括:
获取模块,用于获得视网膜区域的分割掩码和脉络膜区域的分割掩码;
检测模块,用于检测黄斑中心凹位置;
计算厚度模块,用于计算黄斑中心凹位置视网膜分割掩码和脉络膜分割掩码上下边界的距离,得到相应位置的视网膜厚度和脉络膜厚度;
等级预测模块,用于将所述网膜厚度、所述脉络膜厚度及拍摄眼底OCT图像者的年龄、性别信息输入到优化的多指标Logistic回归模型,得到阿尔茨海默症患病风险等级;
其中,检测模块在实现检测黄斑中心凹位置时执行:
利用形态学变换与连通域计算提取出视网膜血管主干;
在OCT图像中选取图像中灰度最高的预设百分比的视盘感兴趣候选域;
在所述视盘感兴趣候选域筛选出距离所述视网膜血管主干的最近亮区作为备用区域;
识别出所述备用区域的视盘中心和视盘半径,在此基础上建立黄斑区域;
在所述黄斑区域建立灰度等高线,确定黄斑中心凹位置;
其中,等级预测模块在实现将所述网膜厚度、所述脉络膜厚度及拍摄眼底OCT图像者的年龄、性别信息输入到优化的多指标Logistic回归模型,得到阿尔茨海默症患病风险等级时执行:
其中,β0至β4为训练参数,x(CT1)、x(CT2)、x(age)、x(sex)分别表示视网膜厚度、脉络膜厚度、年龄和性别。
2.根据权利要求1所述的基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测系统,其特征在于,获取模块在获得视网膜区域的分割掩码时通过向训练好的视网膜分割模型输入眼底OCT图像获得,获取模块在获得脉络膜区域的分割掩码时通过向训练好的脉络膜分割模型输入眼底OCT图像获得。
3.根据权利要求2所述的基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测系统,其特征在于,所述视网膜分割模型和所述脉络膜分割模型均采用Unet网络,所述Unet网络将通道和空间信息混合在一起来提取信息特征。
4.根据权利要求3所述的基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测系统,其特征在于,所述Unet网络将通道和空间信息混合在一起来提取信息特征,包括:
对输入Unet网络的眼底OCT图像进行特征提取,获得眼底OCT图像特征图;
对所述眼底OCT图像特征图进行两层卷积操作;
经过两层卷积操作后的结果分别进行空间注意力机制处理和通道注意力机制处理,其中,所述机制处理为特征重标定;
对处理后的特征图进行元素相加,且将所述元素相加后结果与输入步骤中所获得的眼底OCT图像特征图进行残差连接;
最后将残差连接后结果通过ReLu激活函数进行激活。
5.根据权利要求2所述的基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测系统,其特征在于,所述视网膜分割模型的训练步骤为:
获取OCT图像训练样本;
配置所述视网膜分割模型的编码层、瓶颈层、解码层和分类器参数;
初始化所述视网膜分割模型的迭代次数;
定义所述视网膜分割模型的损失函数;
将所述OCT图像训练样本输入到所述视网膜分割模型中进行训练;
当训练达到预设迭代次数,终止训练。
6.根据权利要求2所述的基于OCT图像的阿尔茨海默症风险的预测系统,其特征在于,所述脉络膜分割模型的训练步骤为:
获取OCT图像训练样本;
配置所述脉络膜分割模型的编码层、瓶颈层、解码层和分类器参数;
初始化所述脉络膜分割模型的迭代次数;
定义所述脉络膜分割模型的损失函数;
将所述OCT图像训练样本输入到所述脉络膜分割模型中进行训练;
当训练达到预设迭代次数,终止训练。
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