[发明专利]基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法，其特征在于，包括：

利用真实的带CNV病灶的视网膜OCT图像，以及对应的标签，训练出CNV判别器；

基于真实的带CNV病灶的视网膜OCT图像，提取出CNV真实特征；

获取CNV模拟特征；

基于所述CNV真实特征和CNV模拟特征，在不带CNV病灶的视网膜OCT图像上伪造CNV病灶，批量生成带CNV病灶的视网膜OCT图像及标签，并送入所述CNV判别器；

将CNV判别器输出的合格数据和真实的带CNV病灶的视网膜OCT图像送入深度学习模型进行训练，得到视网膜OCT图像处理模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法，其特征在于，所述真实的带CNV病灶的视网膜OCT图像数量小于第一阈值；所述CNV模拟特征的数量大于第二阈值，所述第一阈值小于第二阈值。

3.根据权利要求1所述的一种基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法，其特征在于，所述CNV判别器的训练方法包括：

在自然数据集上使用2-ways-5query-20shot方式训练出元学习器和二分类器；

基于所述元学习器和二分类器，在所述真实的带CNV病灶的视网膜OCT图像上继续训练，最终得到CNV判别器。

4.根据权利要求1所述的一种基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法，其特征在于，所述CNV真实特征的提取方法包括：

从所述真实的带CNV病灶的视网膜OCT图像上提取CNV病灶的大小、轮廓和位置特征；

对CNV病灶进行仿射变换和弹性变形，并提取CNV病灶的大小、轮廓和位置特征，进行对CNV病灶的大小、轮廓和位置特征的扩充。

5.根据权利要求1所述的一种基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法，其特征在于：所述CNV模拟特征的获取方法包括：

基于CNV特征模拟算法，自动生成CNV病灶的大小、轮廓和位置特征。

6.根据权利要求1所述的一种基于视网膜OCT图像的CNV病灶伪造方法，其特征在于，所述带CNV病灶的视网膜OCT图像及标签的生成方法包括：

获取视网膜OCT图像及其视网膜分层金标准数据，基于所述视网膜分层金标准数据定位出视网膜各层的位置，并计算出视网膜各层的特征；

选择一组CNV真实特征或CNV模拟特征；

若基于所述视网膜各层的特征，判断出该视网膜OCT图像适合伪造CNV病灶，则根据CNV真实特征或CNV模拟特征的位置特征，以及定位出的视网膜各层的位置，计算出适合在该张视网膜OCT图像上伪造CNV病灶的位置；

根据计算出的视网膜各层厚度，以及CNV真实特征或CNV模拟特征的大小和轮廓特征，计算出适合在该张视网膜OCT图像上伪造病灶的大小和轮廓；

基于计算出的适合伪造CNV病灶的位置、大小和轮廓，分别对获取到的OCT图像及其分层金标准进行采样和像素变换，得到带CNV病灶的视网膜OCT图像及分层标签。