[发明专利]一种基于改进型编解码网络的眼底图像视网膜动脉硬化检测方法在审
| 申请号： | 201910966530.4 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110751636A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 吴骏;李迪;肖志涛;耿磊;张芳;刘彦北;王雯;刘梦佳 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于改进型编解码网络的眼底图像视网膜动脉硬化检测方法，该方法包括：1)收集眼科专家已诊断为视网膜动脉硬化的眼底图像，拟合眼底图像中的病变血管，计算并统计反光参数以确定视网膜动脉硬化检测阈值；2)利用Inception ResnetV2模块和残差注意力机制模块改进编解码网络，并应用于动脉血管及动脉反光带的分割；3)筛选有效区域，对有效区域进行采样，再利用四段高斯模型拟合得到血管灰度分布曲线，根据拟合结果计算反光参数，再与阈值进行比较，判定患者是否患视网膜动脉硬化。本发明确定了视网膜动脉硬化定量检测阈值，并利用深度学习技术，解决了传统方法无法准确分割眼底动静脉血管及动脉反光带的问题，完成了视网膜动脉硬化的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 动脉硬化 视网膜 眼底图像 有效区域 编解码 反光带 反光 拟合 动脉 检测 灰度分布曲线 动静脉血管 注意力机制 病变血管 定量检测 动脉血管 高斯模型 结果计算 模块改进 改进型 再利用 分割 采样 残差 眼底 判定 眼科 网络 筛选 血管 诊断 应用 统计 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进型编解码网络的眼底图像视网膜动脉硬化检测方法，包括下列步骤：/n步骤1：收集眼科专家已诊断为视网膜动脉硬化的眼底图像，取一条垂直于该眼底图像中动脉血管及动脉反光带的采样直线，对于采样直线上的像素点，利用四段高斯模型进行拟合，得到血管横截面的灰度分布曲线，然后进行反光参数-带宽比及灰度比的计算，确定视网膜动脉硬化定量检测阈值；/n步骤2：用不同颜色分别标注眼底图像中的动静脉血管及动脉反光带，然后将所有眼底图像根据网络的输入要求分成224×224的图像块，并作为改进型编解码网络的训练集；/n步骤3：利用改进型编解码网络分割眼底图像的动脉血管及动脉反光带，并筛选得到用于后续检测的动脉反光带有效区域；/n步骤4：在有效区域内取三条垂直于动脉血管及动脉反光带的采样直线，对于采样直线上的像素点，利用四段高斯模型进行拟合，分别得到3条血管横截面的灰度分布曲线，根据拟合结果分别计算得到3组动脉血管及动脉反光带的边界坐标和平均灰度值；/n步骤5：分别计算3组眼底图像动脉血管及动脉反光带的反光参数-带宽比和灰度比，与视网膜动脉硬化定量检测阈值比较，判断患者是否患有视网膜动脉硬化。/n
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