一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统与流程

技术特征：
1.一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法，其特征在于，所述方法应用于一眼底糖网图像病灶分割集成的系统，所述系统包括训练数据增强模块、基础网络训练模块、移动端网络集成模块和特征点识别校正模块，所述方法包括：通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；基于所述训练数据增强模块对所述多角度眼底图像集合进行数据增强，获得扩充多角度眼底图像集合；将所述扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对所述训练样本数据进行语义分割训练，获得基础分割模型；将所述基础分割模型作为输入信息，通过所述移动端网络集成模块对所述输入信息和所述训练样本数据进行集成训练，获得移动端集成分割模型；基于所述移动端集成分割模型，获得模型输出结果，所述模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；通过所述特征点识别校正模块对所述特征点分割结果图像集合进行识别网络训练，获得特征点识别网络模型；获取待处理目标糖网眼底图像；将所述待处理目标糖网眼底图像作为输入图像信息，输入至所述移动端集成分割模型和所述特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合，包括：所述超广角激光图像采集装置包括第一波长激光器和第二波长激光器；基于所述第一波长激光器和所述第二波长激光器获得第一角度眼底图像集合；获取角度采集区域不同的第二角度眼底图像集合；将所述第一角度眼底图像集合和所述第二角度眼底图像集合进行去噪处理，获得第一标准角度眼底图像集合和第二标准角度眼底图像集合；对所述第一标准角度眼底图像集合和第二标准角度眼底图像集合进行图像拼接，获得所述多角度眼底图像集合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述多角度眼底图像集合，包括：基于所述第一标准角度眼底图像集合和所述第二标准角度眼底图像集合进行基准图像选择，获得眼底基准图像；根据所述眼底基准图像，构建基准图像坐标系；基于所述眼底基准图像，获取待拼接眼底图像集合；将所述待拼接眼底图像集合在所述基准图像坐标系中进行关系映射，确定图像转换矩阵；基于所述图像转换矩阵将所述待拼接眼底图像集合转换拼接至所述眼底基准图像，获得所述多角度眼底图像集合。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得扩充多角度眼底图像集合，包括：获取图像增强类型信息，所述图像增强类型信息包括旋转、水平翻转、垂直翻转、缩放；根据所述图像增强类型信息，确定眼底图像变化系数；基于所述眼底图像变化系数对所述多角度眼底图像集合进行数据扩增变化输出，获得
所述扩充多角度眼底图像集合。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对所述训练样本数据进行语义分割训练，包括：将所述扩充多角度眼底图像集合中的图像划分为预设尺寸的重叠图像块集合；所述深度学习网络结构包括网络编码器和网络解码器；将所述重叠图像块集合作为输入信息输入至所述网络编码器中，获得图像多尺度特征；将所述图像多尺度特征输入所述网络解码器中，获得预测语义分割结果。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获得预测语义分割结果，包括：所述网络解码器由一个mlp层组成；通过所述mlp层统一所述图像多尺度特征的通道尺寸；基于所述通道尺寸对所述图像多尺度特征进行特征采样和特征连接；采用所述mlp层融合串联特征，并基于所述串联特征添加一层mlp层获得所述预测语义分割结果。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得特征点识别网络模型，包括：根据所述特征点识别校正模块，获得级联分类器；所述级联分类器选择densenet作为分类图像网络；根据所述分类图像网络对所述特征点分割结果图像集合进行分类校正，获得特征点分割图像类型；基于所述特征点分割图像类型进行识别网络训练，获得所述特征点识别网络模型。8.一种眼底糖网图像病灶分割集成的系统，其特征在于，所述系统还包括：图像采集模块，所述图像采集模块用于通过超广角激光图像采集装置获得多角度眼底图像集合；训练数据增强模块，所述训练数据增强模块用于对所述多角度眼底图像集合进行数据增强，获得扩充多角度眼底图像集合；基础网络训练模块，所述基础网络训练模块用于将所述扩充多角度眼底图像集合作为训练样本数据，通过所述基础网络训练模块使用深度学习网络结构对所述训练样本数据进行语义分割训练，获得基础分割模型；移动端网络集成模块，所述移动端网络集成模块用于将所述基础分割模型作为输入信息，通过所述移动端网络集成模块对所述输入信息和所述训练样本数据进行集成训练，获得移动端集成分割模型；中间输出模块，所述中间输出模块用于基于所述移动端集成分割模型，获得模型输出结果，所述模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；特征点识别校正模块，所述特征点识别校正模块用于通过所述特征点识别校正模块对所述特征点分割结果图像集合进行识别网络训练，获得特征点识别网络模型；信息采集模块，所述信息采集模块用于获取待处理目标糖网眼底图像；处理模块，所述处理模块用于将所述待处理目标糖网眼底图像作为输入图像信息，输入至所述移动端集成分割模型和所述特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。

技术总结
本发明公开了一种眼底糖网图像病灶分割集成的方法及系统，涉及图像处理领域，其中，所述方法包括：获得多角度眼底图像集合；获得扩充多角度眼底图像集合；获得基础分割模型；获得移动端集成分割模型；基于此，获得模型输出结果，模型输出结果包括特征点分割结果图像集合；获得特征点识别网络模型；获取待处理目标糖网眼底图像；将其输入至移动端集成分割模型和特征点识别网络模型中，获得眼底糖网分割图像。解决了现有技术中针对眼底糖网图像病灶分割的精确度不高，进而导致眼底糖网图像病灶分割的效果不佳的技术问题。达到了提高眼底糖网图像病灶分割的精确度和准确性，提高眼底糖网图像病灶分割的效果和质量等技术效果。图像病灶分割的效果和质量等技术效果。图像病灶分割的效果和质量等技术效果。


技术研发人员：郑儒楠 胡磊 李超宏
受保护的技术使用者：苏州微清医疗器械有限公司
技术研发日：2022.05.24
技术公布日：2022/9/2