眼部超声图像的异常确定方法、装置及相关设备与流程

技术特征：
1.一种眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，所述方法包括：识别预先获取的超声图像的伪影特征，并基于所述伪影特征，判断所述超声图像是否符合预设的非伪影图像要求，所述超声图像是对患者目标部位进行超声生物显微镜检查的超声图像，所述目标部位为眼部；若所述超声图像符合预设的非伪影图像要求，则分别识别出所述超声图像中的角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域；分别获取所述角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征；获取所述虹膜区域的边界与所述晶状体区域的边界的位置特征；基于所述角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征，和所述虹膜区域的边界与所述晶状体的边界的位置特征，确定所述超声图像是否异常。2.根据权利要求1所述的眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，获取所述角膜区域的边界清晰特征，包括：以预设尺寸的第一矩形框为边界裁剪所述角膜区域，得到第一角膜图像；将所述第一角膜图像进行二值化处理，得到处理后的第二角膜图像；在连通域的基础上，分别计算所述第二角膜图像中各连通域的面积；基于所述面积和预设的面积阈值，对各所述连通域进行筛选，得到目标连通域，所述目标连通域包括前弹力层连通域和后弹力层连通域；分别获取所述前弹力层连通域的第一中心线和所述后弹力层连通域的第二中心线，并获取所述第一中心线和所述第二中心线之间的多个目标距离；计算所述多个目标距离的方差值，并基于所述方差值和预设的方差阈值，确定所述角膜区域的清晰度特征。3.根据权利要求1所述的眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，所述虹膜区域包括两个子虹膜区域，获取所述虹膜区域的边界清晰特征，包括：分别获取所述两个子虹膜区域中各子虹膜区域的边界周长；将各所述子虹膜区域的边界上的所有像素点进行二值化处理，并获取经过处理后的所有像素点的像素值集合；基于预设的像素值阈值和所述像素值集合，对处理后的所有像素点进行筛选，分别得到所述子虹膜区域的边界上的目标像素点集合；分别将各所述子虹膜区域的边界上的目标像素点集合的像素点个数值与各所述子虹膜区域的边界周长相比，得到各所述子虹膜区域的目标边界比值；基于各所述子虹膜区域的目标边界比值与预设的边界比值阈值，确定所述虹膜区域的边界清晰特征。4.根据权利要求1所述的眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，获取所述晶状体区域的边界清晰特征，包括：获取所述晶状体区域的边界周长；将所述晶状体区域的边界上的所有像素点进行二值化处理，并获取经过处理后的所有像素点的像素值集合；基于预设的像素值阈值和所述像素值集合，对处理后的所有像素点进行筛选，分别得到所述晶状体区域的边界上的目标像素点集合；
分别将所述晶状体区域的边界上的目标像素点集合与所述晶状体区域的边界周长相比，得到所述晶状体区域的目标边界比值；基于所述晶状体区域的目标边界比值与预设的边界比值阈值，确定所述晶状体区域的边界清晰特征。5.根据权利要求1所述的眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，获取所述睫状体区域的边界清晰特征，包括：以预设尺寸的第二矩形框为边界裁剪所述睫状体区域，得到第一睫状体图像；获取所述第一睫状体图像中睫状体区域的第一边界线，以及所述第一边界线的第一形心；将所述第一睫状体图像进行二值化处理，得到处理后的第二睫状体图像；获取所述第二睫状体图像中睫状体区域的第二边界线，以及所述第二边界线的第二形心；计算所述第一形心和所述第二形心的欧式距离，并基于所述欧式距离，确定所述睫状体区域的边界清晰特征。6.根据权利要求1所述的眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，所述虹膜区域包括两个子虹膜区域，所述获取所述虹膜区域的边界与所述晶状体区域的边界的位置特征，包括：分别获取所述两个子虹膜区域的边界与所述晶状体区域的边界的第一重叠度和第二重叠度；基于所述第一重叠度、第二重叠度以及预设的重叠度阈值，确定所述虹膜区域的边界与所述晶状体区域的边界的位置特征。7.根据权利要求1所述的眼部超声图像的异常确定方法，其特征在于，所述基于所述角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征，和所述虹膜区域的边界与所述晶状体的边界的位置特征，确定所述超声图像是否异常，包括：将所述角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征，和所述虹膜区域的边界与所述晶状体的边界的位置特征进行加权拟合，得到所述超声图像的异常程度参数；基于所述异常程度参数和预设的异常程度阈值，确定所述超声图像是否异常。8.一种眼部超声图像的异常确定装置，其特征在于，所述装置包括：第一识别单元，用于识别预先获取的超声图像的伪影特征，并基于所述伪影特征，判断所述超声图像是否符合预设的非伪影图像要求，所述超声图像是对患者目标部位进行超声生物显微镜检查的超声图像，所述目标部位为眼部；第二识别单元，用于若所述超声图像符合预设的非伪影图像要求，则分别识别出所述超声图像中的角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域；第一获取单元，用于分别获取所述角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征；第二获取单元，用于获取所述虹膜区域的边界与所述晶状体区域的边界的位置特征；第一确定单元，用于基于所述角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征，和所述虹膜区域的边界与所述晶状体的边界的位置特征，确定所述超声图像
是否异常。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1至7中任一项所述的眼部超声图像的异常确定方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的眼部超声图像的异常确定方法中的步骤。

技术总结
本申请提供一种眼部超声图像的异常确定方法、装置及相关设备，通过识别预先获取的超声图像的伪影特征，并基于伪影特征，判断超声图像是否符合预设的非伪影图像要求；若超声图像符合预设的非伪影图像要求，则分别识别出超声图像中的角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域；分别获取角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征；获取虹膜区域的边界与晶状体区域的边界的位置特征；基于角膜区域、虹膜区域、晶状体区域以及睫状体区域的边界清晰度特征，和虹膜区域的边界与晶状体的边界的位置特征，确定超声图像是否异常。提高了对眼部超声图像的异常确定的准确性。确性。确性。


技术研发人员：郑碧清 胡珊
受保护的技术使用者：武汉楚精灵医疗科技有限公司
技术研发日：2022.11.07
技术公布日：2023/2/3