[发明专利]训练视盘出血检测模型的方法、设备和存储介质

说明书

本公开的实施例涉及训练视盘出血检测模型的方法、设备和存储介质。在本公开的实施例所提供的训练视盘出血检测模型的方法中，获取眼底图像，眼底图像包括视盘出血的真实出血信息；对眼底图像进行图像分析，以获得至少指示眼底图像中的视盘的边缘的视盘边缘信息；以及利用眼底图像和视盘边缘信息，训练视盘出血检测模型。以此方式，可以提供能够减小视盘出血的误检率的视盘出血检测模型。

技术领域

本公开的实施例涉及医学图像处理领域，并且更具体地，涉及训练视盘出血检测模型的方法、设备和存储介质。

背景技术

视盘出血常位于视盘颞上或者颞下区域。在眼底图像中，视盘出血是视盘上大致垂直于视盘边缘的孤立的火焰状或者碎片状出血区域。视盘出血情形具有与血管相似以及临近血管等特点，从而导致在眼底图像中对视盘出血进行检测具有很大的挑战。

发明内容

在本公开的第一方面中，提供了一种训练视盘出血检测模型的方法。该方法包括获取眼底图像，该眼底图像包括视盘出血的真实出血信息。该方法还包括对眼底图像进行图像分析，以获得至少指示眼底图像中的视盘的边缘的视盘边缘信息。该方法还包括利用眼底图像和视盘边缘信息，训练视盘出血检测模型。

在本公开的第二方面中，提供了一种处理眼底图像的方法。该方法包括对眼底图像进行图像分析，以获得至少指示眼底图像中的视盘的边缘的视盘边缘信息。该方法还包括基于眼底图像和视盘边缘信息，根据用于检测视盘出血的经训练的视盘出血检测模型，来检测视盘出血信息。该方法还包括输出视盘出血信息。

根据本公开的第二方面，该方法还包括：在根据经训练的视盘出血检测模型检测视盘出血信息之后，确定所检测的视盘出血信息是否满足视盘出血条件。视盘出血条件至少指示以下中的一项或多项：出血区域与视盘的边缘的夹角、出血区域的形状、以及出血区域与视盘的重叠。该方法还包括：响应于所检测的视盘出血信息满足视盘出血条件，输出视盘出血信息。

在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使设备执行动作。动作包括获取眼底图像，该眼底图像包括视盘出血的真实出血信息。动作还包括对眼底图像进行图像分析，以获得至少指示眼底图像中的视盘的边缘的视盘边缘信息。动作还包括利用眼底图像和视盘边缘信息，训练视盘出血检测模型。

在本公开的第四方面中，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器以及与处理器耦合的存储器，存储器具有存储于其中的指令，指令在被处理器执行时使设备执行动作。动作包括对眼底图像进行图像分析，以获得至少指示眼底图像中的视盘的边缘的视盘边缘信息。动作还包括基于眼底图像和视盘边缘信息，根据用于检测视盘出血的经训练的视盘出血检测模型，来检测视盘出血信息。动作还包括输出视盘出血信息。

在本公开的第五方面中，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器执行根据第一方面以及第二方面的方法。

提供发明内容部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。在附图中：

图1示出了眼底图像中的视盘出血的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的用于训练视盘出血检测模型的示例方法的流程图；

图3示出了根据本公开的一些实施例的用于基于视盘边缘信息来训练视盘出血检测模型的示例方法的流程图；