CN108205807A - 视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置 - Google Patents

视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108205807A
CN108205807A CN201711470616.5A CN201711470616A CN108205807A CN 108205807 A CN108205807 A CN 108205807A CN 201711470616 A CN201711470616 A CN 201711470616A CN 108205807 A CN108205807 A CN 108205807A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vessel
amendment
blood vessel
user
centerline
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711470616.5A
Other languages
English (en)
Inventor
高航
段孟舸
厉元杰
蹇文渊
段俊国
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yinhai Aperture Guangzhou Group Co ltd
Original Assignee
Sichuan Healthsun Vision Pharmaceutical Technology Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan Healthsun Vision Pharmaceutical Technology Development Co Ltd filed Critical Sichuan Healthsun Vision Pharmaceutical Technology Development Co Ltd
Priority to CN201711470616.5A priority Critical patent/CN108205807A/zh
Publication of CN108205807A publication Critical patent/CN108205807A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13Edge detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30041Eye; Retina; Ophthalmic

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种视网膜血管图像编辑方法,所述视网膜血管图像编辑方法包括:获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线;本发明还公开了一种视网膜血管图像编辑装置。本发明通过简单的操作就能辅助用户实现对视网膜血管的进一步编辑,简单方便,提升了用户的工作效率,同时提升了视网膜血管图像的准确性。

Description

视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置
技术领域
本发明涉及医疗领域,具体地涉及一种视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置。
背景技术
随着计算机技术的不断突破以及大规模应用,通过计算机对医疗设备采集的数据进行前期处理以减轻医生的工作量成为行业常态,例如在通过专业医疗设备拍摄到病人的眼球图像后,计算机通过识别眼球图像中的视网膜血管图像,可以自动生成视网膜血管的血管中心线以及血管边缘线,以及通过计算自动生成病人的病情信息。
但在实际应用过程中,由于图像对比度干扰、噪音干扰、算法缺陷、配置适应性差等的问题,通过计算机自动生成的视网膜血管图像准确性较差,常常出现误差或错误,例如对血管的识别不全或识别遗漏、正常的血管中出现分岔、对无血管区域的错误识别、血管边缘断裂、血管过宽或过窄等,而上述误差或错误还会进一步影响到自动生成的病情信息,当医生在收到有误差或错误的血管图像以及病情信息后,可能会因为有误差或错误的血管图像以及病情信息而对病人病情的诊断产生误导或诊断不精确。
对于上述技术问题,用户期望通过对视网膜血管图像进行修改以解决上述技术问题,但现有的技术中仅提供对错误血管的删除功能,或对血管部分异常管径的屏蔽功能,而其他问题则需要医生自己手动修改或调整,操作复杂,工作量大,且手动修改的主观性很大,不同医生的修改结果往往出现较大偏差,无法满足现在科研和临床方面对于精确度以及操作复杂度的要求。
发明内容
为解决现有技术中生成的视网膜血管图像不准确的技术问题,本发明实施例提供一种视网膜血管图像编辑方法以及视网膜血管图像编辑装置,该方法通过简单的操作就能辅助用户实现对视网膜血管的进一步编辑,简单方便,提升了用户的工作效率,同时提升了视网膜血管图像的准确性。
为了实现上述目的,本发明实施例提供一种视网膜血管图像编辑方法,所述视网膜血管图像编辑方法包括:获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线。
优选地,所述获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线,包括:获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势;获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,其中所述修正血管中心线与所述血管的形态相适应。
优选地,所述获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势,包括:获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点,以及获取用户针对所述第一端点输入的移动轨迹,基于所述第一端点以及所述移动轨迹获得所述血管中心线的延伸趋势;或获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点和第二端点,基于所述第一端点以及所述第二端点获得所述血管中心线的延伸趋势。
优选地,所述获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,包括:获取用户输入的第一控制点,以及获取用户针对所述第一控制点输入的第一拖动轨迹,基于所述第一控制点以及所述第一拖动轨迹对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线。
优选地,所述视网膜血管图像编辑方法还包括:获取用户输入的第二控制点,以及获取用户针对所述第二控制点输入的第二拖动轨迹,并基于所述第二控制点以及所述第二拖动轨迹对所述修正血管中心线进行优化,以获得优化后的修正血管中心线。
优选地,所述基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线,包括:基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的多条管径线;基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的辅助边缘线;基于所述多条管径线以及所述辅助边缘线获得所述血管在所述异常标注位置的初步修正血管边缘线;获取用户设置的调整参数,并基于所述调整参数对所述初步修正血管边缘线进行调整,以生成所述修正血管边缘线。
优选地,所述视网膜血管图像编辑方法还包括:获取预设血管宽度阈值;判断所述血管的所述异常标注位置是否存在血管宽度大于所述预设血管宽度阈值的无效区域,若是,则对所述无效区域的修正血管边缘线进行修正,以使所述无效区域的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值。
相应的,本发明还提供一种视网膜血管图像编辑装置,所述视网膜血管图像编辑装置包括:获取单元,用于获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;中心线绘制单元,用于获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;边缘线绘制单元,用于基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线。
进一步地,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本发明提供的方法。
通过本发明提供的技术方案,本发明至少具有如下技术效果:
在获取到视网膜血管的血管标注图像后,对于血管标注存在异常标注位置的情况(例如血管边缘线识别不全),本发明通过获取用户的输入信息从而准确的获得在血管标注的异常标注位置的血管中心线,根据该血管中心线自动确定血管边缘线,从而获得完整准确的血管标注图像,而不需要用户手动绘制血管边缘线,简化了用户的操作,提升了用户的工作效率,同时由于血管边缘线不再由用户手动绘制,排除了人为绘制造成的误差,进一步提升了视网膜血管图像的成像精确性。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例,但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
图1是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法的具体流程图;
图2是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制血管中心线的连接直线的示意图;
图3是本发明另一实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制血管中心线的连接直线的示意图;
图4是本发明再一实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制血管中心线的连接直线的示意图;
图5是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制修正血管中心线的示意图;
图6是本发明另一实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制修正血管中心线的示意图;
图7是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制血管中心线及修正血管中心线的示意图;
图8是本发明另一实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制血管中心线及修正血管中心线的示意图;
图9是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中绘制修正血管边缘线的示意图;
图10是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法中优化修正血管边缘线的示意图;
图11是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑装置的结构示意图;
图12是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑装置中中心线绘制单元的结构示意图;
图13是本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑装置中边缘线绘制单元的结构示意图;
图14是本发明另一实施例提供的视网膜血管图像编辑装置中视网膜血管图像编辑装置的结构示意图。
具体实施方式
为了解决现有技术中生成的视网膜血管图像不准确的技术问题,本发明实施例提供一种视网膜血管图像编辑方法以及视网膜血管图像编辑装置,通过简单的操作就能辅助用户实现对视网膜血管的进一步编辑,简单方便,提升了用户的工作效率,同时提升了视网膜血管图像的准确性。
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限制本发明实施例。
本发明实施例中的术语“系统”和“网络”可被互换使用。“多个”是指两个或两个以上,鉴于此,本发明实施例中也可以将“多个”理解为“至少两个”。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,字符“/”,如无特殊说明,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外,需要理解的是,在本发明实施例的描述中,“第一”、“第二”等词汇,仅用于区分描述的目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性,也不能理解为指示或暗示顺序。
请参见图1,为本发明实施例提供的视网膜血管图像编辑方法的具体流程图。所述视网膜血管图像编辑方法包括以下步骤:
S10)获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;
S20)获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;
S30)基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线。
为了获取视网膜血管的血管标注图像,首先通过专业医疗设备拍摄到病人的眼球图像,利用计算机识别生成眼球图像中的视网膜血管图像。根据本发明的实施例,获取到的血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,在获取到视网膜血管的视网膜血管标注图像后,对于血管标注存在异常标注位置的情况(在本实施例中,异常标注位置例如为因拍摄问题造成血管边缘线识别不全而在血管标注图像中出现的血管边缘线遗漏区域),用户可以针对血管标注图像的异常标注区域进行信息输入,本发明的技术方案基于用户的输入信息在所述异常标注区域重新确定出视网膜血管的血管中心线,进一步地,本发明的技术方案根据重新确定的血管中心线来确定在所述异常标注区域的血管边缘线,从而获得完整准确的血管标注图像,而不再需要用户自己手动绘制血管的边缘线,进一步消除了人为因素造成的偏差,绘制结果更加精确。通过本发明实施例,用户只需要输入信息生成血管中心线就可实现在异常标注位置的血管边缘线的自动生成,操作简单,提升了用户的工作效率。
在本发明实施例中,所述获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线,包括:获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势;获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,其中所述修正血管中心线与所述血管的形态相适应。
在本发明实施例中,所述获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势,包括:获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点,以及获取用户针对所述第一端点输入的移动轨迹,基于所述第一端点以及所述移动轨迹获得所述血管中心线的延伸趋势;或获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点和第二端点,基于所述第一端点以及所述第二端点获得所述血管中心线的延伸趋势。
对于获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点,以及获取用户针对所述第一端点输入的移动轨迹,基于所述第一端点以及所述移动轨迹获得所述血管中心线的延伸趋势的方式,请参见图2,在一种可能的实施方式中,所述延伸趋势为一条连接直线,因为计算机的识别偏差的问题,一条正常的血管在中间出现了一个异常标注位置,该异常标注位置将正常血管分为了A、B两条血管。根据本发明的技术方案,用户可以在A血管的血管中心线的断点处输入一个端点D1,然后从端点D1处开始进行拖拽以形成一个移动轨迹,该移动轨迹与B血管的血管中心线断点相交并产生一个端点D2,从而根据端点D1和该移动轨迹形成了一个A、B血管的血管中心线的连接直线D1-D2。
需要说明的是,在本发明实施例中,用户输入端点可能因为手动输入产生微小的误差,因此根据本发明的技术方案,端点D1可以位于A血管的血管中心线上靠近血管中心线断点的位置,而不必与断点完全重合,同时端点D2也可以位于B血管的血管中心线上靠近血管中心线断点的位置,而不必与断点完全重合,待生成A、B血管的血管中心线的连接直线D1-D2后,计算机可以通过预先设置的程序,通过识别A血管的血管中心线断点和B血管的血管中心线断点的位置而将生成的连接直线D1-D2通过平移和/或旋转的方式移动到血管中心线断点处并与两端的断点重合,以将A、B血管的血管中心线连接起来。
进一步地,在本发明实施例中,所述延伸趋势可以为基于一个端点向外延伸的延伸趋势,也可以为两个端点之间的连接关系,例如可以为一条连接曲线或由一系列点集构成的延伸趋势线等等形式,而不局限于连接直线的情况,都应该属于本发明技术方案的保护范围,在此不做过多赘述。
请参见图3,在本发明实施例中,端点D1位于A血管的血管中心线的断点附近,用户根据端点D1进行拖拽以形成另一移动轨迹后,计算机根据端点D1以及该另一移动轨迹形成一直线,并对该直线进行平移或旋转以通过该直线将A血管中心线和B血管中心线连接起来。
对于获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点和第二端点,基于所述第一端点以及所述第二端点获得所述血管中心线的延伸趋势的方式,请参见图4,在一种可能的实施方式中,用户在A血管的血管中心线的断点处输入端点D3,以及在B血管的血管中心线的断点处输入端点D4,计算机自动通过点集将端点D3和端点D4连接起来从而形成连接A血管中心线和B血管中心线的延伸趋势线D3-D4。
综上,在本发明实施例中,用户只需要输入点和/或线的信息,就能快速对异常标注位置的血管中心线进行编辑操作,操作简单,易于实现,极大的提高了用户的工作效率,同时该编辑操作具有很高的友好度,用户体验佳。
在本发明实施例中,所述获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,包括:获取用户输入的第一控制点,以及获取用户针对所述第一控制点输入的第一拖动轨迹,基于所述第一控制点以及所述第一拖动轨迹对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线。
请参见图5,在一种可能的实施方式中,用户首先确定C血管中心线和D血管中心线之间的延伸趋势,然后在该延伸趋势的附近输入一个控制点K1,并对控制点K1进行拖拽以形成一个拖动轨迹(用户根据对血管形态的判断对控制点K1进行拖拽,拖拽的方向和距离与血管形态相适应),计算机根据控制点K1和该拖动轨迹对延伸趋势进行处理得到该修正血管中心线。
需要说明的是,在本发明实施例中,针对所述第一控制点输入的第一拖动轨迹也可以通过将当前操作焦点定在所述第一控制点附近进行移动以产生所述第一拖动轨迹,而不限于仅直接对所述第一控制点进行拖拽以形成所述第一拖动轨迹,在此不做过多赘述。
进一步地,在本发明实施方式中,所述视网膜血管图像编辑方法还包括:获取用户输入的第二控制点,以及获取用户针对所述第二控制点输入的第二拖动轨迹,并基于所述第二控制点以及所述第二拖动轨迹对所述修正血管中心线进行优化,以获得优化后的修正血管中心线。
请参见图6,在一种可能的实施方式中,在用户获得所述修正血管中心线后,用户可以在该修正血管中心线附近输入第二控制点K2,并对第二控制点K2进行拖拽以形成另一拖动轨迹(例如通过控制点K1和其拖动轨迹形成的修正血管中心线还未与血管的形态相适应,用户可以根据对血管形态的判断采用输入第二控制点K2的方式对修正血管中心线进行优化,以使优化后的修正血管中心线形态与血管形态相适应),计算机根据控制点K2和该另一拖动轨迹对修正血管中心线进行处理得到该优化后的修正血管中心线。
对于本领域技术人员来讲很容易理解的是,基于同样的原理,用户通过输入点和/或线的输入信息,还可以通过本发明实施方式对血管的血管中心线进行延长处理,而不必仅针对对断开的血管中心线两端进行连接以修复完整血管中心线的情况,也应该属于本发明的保护范围。
在一个可能的实施方式中,请参见图7,由于计算机的识别误差,在A血管的尾部有部分血管未能自动画出,此时用户通过本发明技术方案,通过在A血管的断点处输入第一操作信息以确定在该断点处的血管中心线的延伸趋势,然后输入第二操作信息对该延伸趋势进行修正,以获得该血管中心线的延长线。
进一步地,基于同样的原理,用户还可以通过输入点和/或线的输入信息,在没有血管图像的空白区域中添加额外的血管中心线,而不必一定要依赖于血管断开的端点以生成连接完整的血管中心线,也应该属于本发明的保护范围。
在一个可能的实施方式中,请参见图8,在一个空白区域中没有自动生成血管图像,但用户发现该区域有一条血管,因此在该区域中输入第一操作信息,例如通过输入两个端点D5和D6,以生成在两个端点之间的延伸趋势,然后输入第二操作信息对该延伸趋势进行修正,从而获得在该空白区域的血管的中心线。
由于在实际应用过程中,很多血管形态都不仅仅是简单的直线或具有一个拐点的弯曲形态,而是具有两个甚至更多拐点的弯曲形态,因此,通过在血管中心线的延伸趋势附近设置控制点,能够对血管中心线的弯曲度进行进一步的调整,以更加符合血管的实际形态,绘制结果更加精确。同样的,用户只需要通过输入控制点和拖动轨迹的方式就能对血管中心线的弯曲度进行调整,操作非常简单、方便、快捷,简化了用户的工作量,提高了用户的工作效率,提升了用户体验,同时绘制结果精确度更高。
进一步地,对于本领域技术人员来讲很容易理解的是,当需要编辑的血管具有两个以上的拐点的弯曲形态时,还可以通过对上述实施方式进行组合或简单替换以对具有两个以上的拐点的弯曲形态的血管进行编辑,从而获得与实际血管形态相符合的血管中心线。
例如,当需要编辑的血管具有三个拐点时,所述三个拐点将该段血管分为四个血管区域,则本领域技术人员可以通过四条连接直线将血管中心线连接起来,所述四条连接直线的每条连接直线依次与所述四个血管区域相适应,然后针对所述四条连接直线依次输入一个控制点进行优化,从而获得符合当前血管形态的血管中心线;或基于同样的原理,通过两条连接直线将血管中心线连接起来,其中第一条连接直线与所述四个血管区域的前三个区域相适应(即前两个拐点对应的血管区域通过第一条连接直线连接),第二条连接直线与所述四个血管区域的第四个血管区域相适应,然后在所述第一条连接直线附近输入两个控制点,以及在所述第二条连接直线附近输入一个控制点,以对所述两条连接直线进行优化,从而获得符合当前血管形态的血管中心线。
在本发明实施方式中,所述基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线,包括:基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的多条管径线;基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的辅助边缘线;基于所述多条管径线以及所述辅助边缘线获得所述血管在所述异常标注位置的初步修正血管边缘线;获取用户设置的调整参数,并基于所述调整参数对所述初步修正血管边缘线进行调整,以生成所述修正血管边缘线。
请参见图9,在一种可能的实施方式中,在获得所述修正血管中心线后,在所述修正血管中心线上等间距地设置多条管径线,其中所述多条管径线中的每一条管径线都垂直于所述修正血管中心线,并基于当前的异常标注区域的局部图像特征,例如基于局部图像的对比度差异,通过现有的血管边缘线生成算法生成辅助边缘线(未示出),所述多条管径线与所述辅助边缘线的交点形成血管边缘的点集,通过将所述交点依次连接起来可获得所述血管在所述异常标注位置的初步修正血管边缘线(未示出)。
在获得初步修正血管边缘线之后,用户可以对预设的调整参数进行设置,在一种实施例中,所述调整参数的取值范围在0-1之间(所述调整参数的取值范围是根据已生成的所述初步修正血管边缘线作为参考标准,在保证修正血管边缘线平滑且符合整条血管管径及走向规律的情况下设置的微调参数,计算机的预设程序基于该微调参数将所述初步修正血管边缘线的位置在当前血管边缘线位置附近进行微调,以使得所述初步修正血管边缘线的位置更符合实际血管形态),用户可以通过直接输入预设的调整参数数值或拖动计算机屏幕上设计的调整参数设置滑动滑块来设置所述调整参数,例如用户通过拖动计算机屏幕上设计的滑动滑块将调整参数设置为0.6,此时计算机根据该调整参数对所述初步修正血管边缘线进行调整,从而生成了所述修正血管边缘线。
在本发明实施例中,通过绘制的修正血管中心线自动生成修正血管边缘线,而不需要用户手动进行绘制,因此杜绝了因用户的主观因素造成的绘制误差,进一步提升了绘制的精确性;同时进一步减少了用户的工作量,提升了用户的工作效率。
在本发明实施例中,所述视网膜血管图像编辑方法还包括:获取预设血管宽度阈值;判断所述血管的所述异常标注位置是否存在血管宽度大于所述预设血管宽度阈值的无效区域,若是,则对所述无效区域的修正血管边缘线进行修正,以使所述无效区域的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值。
请参见图10,在一种可能的实施方式中,在通过本发明实施方式获得修正血管边缘线后,获取到预设血管宽度阈值为2mm(该预设血管宽度阈值为根据该条血管实际管径及形态获得,与血管的实际形态相适应,例如根据医生的经验值预先设定、或根据大数据统计结果预先设定、或通过对当前病人的所有血管宽度进行智能学习后设定),根据该预设血管宽度阈值发现由于噪音或血管上存在病块的影响,该修正血管边缘线存在血管宽度大于该预设血管宽度阈值的无效区域,因此对该无效区域进行修正,例如将该无效区域切除并将切口以直线连接,以使得该无效区域的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值。
需要说明的是,在本发明实施例中,也可以通过在生成辅助边缘线时,识别两条辅助边缘线之间的宽度是否大于该血管宽度阈值,并将辅助边缘线上大于该血管宽度阈值的区域切除,从而使得后续生成的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值,上述技术方案可通过本发明技术方案很容易想到,因此也属于本发明技术方案的保护范围,在此不做过多赘述。
由于在实际使用过程中,绘制的修正血管边缘线可能因为干扰或误差而产生不符合实际血管宽度范围的无效区域,因此通过对该无效区域进行进一步的修正,从而使得绘制的修正血管边缘线更加符合实际的血管宽度,进一步保证了视网膜血管图像的准确性。
下面结合附图对本发明实施例所提供的视网膜血管图像编辑装置进行说明。
请参见图11,基于同一发明构思,本发明实施例提供一种视网膜血管图像编辑装置,所述视网膜血管图像编辑装置包括:获取单元,用于获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;中心线绘制单元,用于获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;边缘线绘制单元,用于基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线。
请参见图12,在本发明实施例中,所述中心线绘制单元包括:第一操作模块,用于获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势;第二操作模块,用于获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,其中所述修正血管中心线与所述血管的形态相适应。
在本发明实施例中,所述第一操作模块包括:第一操作子模块,用于获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点,以及获取用户针对所述第一端点输入的移动轨迹,基于所述第一端点以及所述移动轨迹获得所述血管中心线的延伸趋势;或第二操作子模块,用于获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点和第二端点,基于所述第一端点以及所述第二端点获得所述血管中心线的延伸趋势。
在本发明实施例中,所述第二操作模块包括:第一修正子模块,用于获取用户输入的第一控制点,以及获取用户针对所述第一控制点输入的第一拖动轨迹,基于所述第一控制点以及所述第一拖动轨迹对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线。
进一步地,在本发明实施例中,所述第二操作模块还包括:第二修正子模块,用于获取用户输入的第二控制点,以及获取用户针对所述第二控制点输入的第二拖动轨迹,并基于所述第二控制点以及所述第二拖动轨迹对所述修正血管中心线进行优化,以获得优化后的修正血管中心线。
请参见图13,在本发明实施例中,所述边缘线绘制单元包括:第一绘制子模块,用于基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的多条管径线;第二绘制子模块,用于基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的辅助边缘线;第三绘制子模块,用于基于所述多条管径线以及所述辅助边缘线获得所述血管在所述异常标注位置的初步修正血管边缘线;第四绘制子模块,用于获取用户设置的调整参数,并基于所述调整参数对所述初步修正血管边缘线进行调整,以生成所述修正血管边缘线。
进一步地,请参见图14,在本发明实施例中,所述视网膜血管图像编辑装置还包括:限制单元,用于获取预设血管宽度阈值;优化单元,用于判断所述血管的所述异常标注位置是否存在血管宽度大于所述预设血管宽度阈值的无效区域,若是,则对所述无效区域的修正血管边缘线进行修正,以使所述无效区域的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值。
进一步地,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本发明所述的方法。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式,但是,本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明实施例的技术构思范围内,可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外,本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明实施例的思想,同样应视为本发明实施例公开的内容。

Claims (15)

1.一种视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述视网膜血管图像编辑方法包括:
获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;
获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;
基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线。
2.根据权利要求1所述的视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线,包括:
获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势;
获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,其中所述修正血管中心线与所述血管的形态相适应。
3.根据权利要求2所述的视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势,包括:
获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点,以及获取用户针对所述第一端点输入的移动轨迹,基于所述第一端点以及所述移动轨迹获得所述血管中心线的延伸趋势;或
获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点和第二端点,基于所述第一端点以及所述第二端点获得所述血管中心线的延伸趋势。
4.根据权利要求2所述的视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,包括:
获取用户输入的第一控制点,以及获取用户针对所述第一控制点输入的第一拖动轨迹,基于所述第一控制点以及所述第一拖动轨迹对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线。
5.根据权利要求4所述的视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述视网膜血管图像编辑方法还包括:
获取用户输入的第二控制点,以及获取用户针对所述第二控制点输入的第二拖动轨迹,并基于所述第二控制点以及所述第二拖动轨迹对所述修正血管中心线进行优化,以获得优化后的修正血管中心线。
6.根据权利要求1-5中任一权利要求所述的视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线,包括:
基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的多条管径线;
基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的辅助边缘线;
基于所述多条管径线以及所述辅助边缘线获得所述血管在所述异常标注位置的初步修正血管边缘线;
获取用户设置的调整参数,并基于所述调整参数对所述初步修正血管边缘线进行调整,以生成所述修正血管边缘线。
7.根据权利要求6所述的视网膜血管图像编辑方法,其特征在于,所述视网膜血管图像编辑方法还包括:
获取预设血管宽度阈值;
判断所述血管的所述异常标注位置是否存在血管宽度大于所述预设血管宽度阈值的无效区域,若是,则对所述无效区域的修正血管边缘线进行修正,以使所述无效区域的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值。
8.一种视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述视网膜血管图像编辑装置包括:
获取单元,用于获取视网膜血管的血管标注图像,所述血管标注图像包括血管边缘线及血管中心线,并基于所述血管标注图像获得血管标注的异常标注位置;
中心线绘制单元,用于获取用户的输入信息,并基于所述输入信息确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管中心线;
边缘线绘制单元,用于基于所述修正血管中心线确定所述血管在所述异常标注位置的修正血管边缘线。
9.根据权利要求8所述的视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述中心线绘制单元包括:
第一操作模块,用于获取用户的第一操作信息,并基于所述第一操作信息在所述异常标注位置获得所述血管中心线的延伸趋势;
第二操作模块,用于获取用户的第二操作信息,并基于所述第二操作信息对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线,其中所述修正血管中心线与所述血管的形态相适应。
10.根据权利要求9所述的视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述第一操作模块包括:
第一操作子模块,用于获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点,以及获取用户针对所述第一端点输入的移动轨迹,基于所述第一端点以及所述移动轨迹获得所述血管中心线的延伸趋势;或
第二操作子模块,用于获取用户在所述异常标注位置输入的第一端点和第二端点,基于所述第一端点以及所述第二端点获得所述血管中心线的延伸趋势。
11.根据权利要求9所述的视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述第二操作模块包括:
第一修正子模块,用于获取用户输入的第一控制点,以及获取用户针对所述第一控制点输入的第一拖动轨迹,基于所述第一控制点以及所述第一拖动轨迹对所述延伸趋势进行调整以获得所述修正血管中心线。
12.根据权利要求11所述的视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述第二操作模块还包括:
第二修正子模块,用于获取用户输入的第二控制点,以及获取用户针对所述第二控制点输入的第二拖动轨迹,并基于所述第二控制点以及所述第二拖动轨迹对所述修正血管中心线进行优化,以获得优化后的修正血管中心线。
13.根据权利要求8-12中任一权利要求所述的视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述边缘线绘制单元包括:
第一绘制子模块,用于基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的多条管径线;
第二绘制子模块,用于基于所述修正血管中心线获得所述血管在所述异常标注位置的辅助边缘线;
第三绘制子模块,用于基于所述多条管径线以及所述辅助边缘线获得所述血管在所述异常标注位置的初步修正血管边缘线;
第四绘制子模块,用于获取用户设置的调整参数,并基于所述调整参数对所述初步修正血管边缘线进行调整,以生成所述修正血管边缘线。
14.根据权利要求13所述的视网膜血管图像编辑装置,其特征在于,所述视网膜血管图像编辑装置还包括:
限制单元,用于获取预设血管宽度阈值;
优化单元,用于判断所述血管的所述异常标注位置是否存在血管宽度大于所述预设血管宽度阈值的无效区域,若是,则对所述无效区域的修正血管边缘线进行修正,以使所述无效区域的修正血管边缘线的宽度等于所述预设血管宽度阈值。
15.一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令用于使得机器执行本申请权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。
CN201711470616.5A 2017-12-29 2017-12-29 视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置 Pending CN108205807A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711470616.5A CN108205807A (zh) 2017-12-29 2017-12-29 视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711470616.5A CN108205807A (zh) 2017-12-29 2017-12-29 视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108205807A true CN108205807A (zh) 2018-06-26

Family

ID=62605699

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711470616.5A Pending CN108205807A (zh) 2017-12-29 2017-12-29 视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108205807A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109658426A (zh) * 2018-12-14 2019-04-19 上海联影医疗科技有限公司 结肠中心线修正方法、装置、设备和存储介质
KR20210149349A (ko) * 2020-06-02 2021-12-09 울산대학교 산학협력단 사용자 입력에 기초하여 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR20210149350A (ko) * 2020-06-02 2021-12-09 울산대학교 산학협력단 자동으로 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE60028487D1 (de) * 1999-10-01 2006-07-20 Biosense Webster Inc Vaskuläre Rekonstruktion
CN102014731A (zh) * 2008-04-08 2011-04-13 新加坡国立大学 视网膜图像分析系统和方法
CN104361626A (zh) * 2014-09-29 2015-02-18 北京理工大学 基于混合匹配策略的皮下静脉三维重建方法
CN104408453A (zh) * 2014-09-29 2015-03-11 北京理工大学 基于多特征聚类的近红外皮下静脉分割方法
CN105063615A (zh) * 2015-08-24 2015-11-18 苏州大学 一种用于自由曲面表面修复的激光熔覆扫描路径获取方法
CN106815853A (zh) * 2016-12-14 2017-06-09 海纳医信(北京)软件科技有限责任公司 对眼底图像中视网膜血管的分割方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE60028487D1 (de) * 1999-10-01 2006-07-20 Biosense Webster Inc Vaskuläre Rekonstruktion
CN102014731A (zh) * 2008-04-08 2011-04-13 新加坡国立大学 视网膜图像分析系统和方法
CN104361626A (zh) * 2014-09-29 2015-02-18 北京理工大学 基于混合匹配策略的皮下静脉三维重建方法
CN104408453A (zh) * 2014-09-29 2015-03-11 北京理工大学 基于多特征聚类的近红外皮下静脉分割方法
CN105063615A (zh) * 2015-08-24 2015-11-18 苏州大学 一种用于自由曲面表面修复的激光熔覆扫描路径获取方法
CN106815853A (zh) * 2016-12-14 2017-06-09 海纳医信(北京)软件科技有限责任公司 对眼底图像中视网膜血管的分割方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高旭: "眼底图像血管分割方法研究及实现", 《中国优秀硕士论文全文数据库信息科技辑》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109658426A (zh) * 2018-12-14 2019-04-19 上海联影医疗科技有限公司 结肠中心线修正方法、装置、设备和存储介质
CN109658426B (zh) * 2018-12-14 2021-10-29 上海联影医疗科技股份有限公司 结肠中心线修正方法、装置、设备和存储介质
KR20210149349A (ko) * 2020-06-02 2021-12-09 울산대학교 산학협력단 사용자 입력에 기초하여 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR20210149350A (ko) * 2020-06-02 2021-12-09 울산대학교 산학협력단 자동으로 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR102395873B1 (ko) * 2020-06-02 2022-05-10 주식회사 메디픽셀 자동으로 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR20220061940A (ko) * 2020-06-02 2022-05-13 주식회사 메디픽셀 자동으로 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR102399510B1 (ko) * 2020-06-02 2022-05-19 주식회사 메디픽셀 사용자 입력에 기초하여 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
KR102562317B1 (ko) * 2020-06-02 2023-08-03 주식회사 메디픽셀 자동으로 혈관 영상을 처리하는 방법 및 장치
US11741574B2 (en) 2020-06-02 2023-08-29 Medipixel, Inc. Method and device for processing blood vessel image on basis of user input
US12039729B2 (en) 2020-06-02 2024-07-16 Medipixel, Inc. Method and device for automatically processing blood vessel image

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8553954B2 (en) Automated system for anatomical vessel characteristic determination
CN108205807A (zh) 视网膜血管图像编辑方法及视网膜血管图像编辑装置
US8189886B2 (en) Method for detecting anatomical structures
CN111046717A (zh) 眼底图像黄斑中心定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN111145173B (zh) 一种冠脉造影图像的斑块识别方法、装置、设备及介质
KR102070256B1 (ko) 교정 치료 플래닝을 위한 세팔로 영상 처리 방법, 이를 위한 장치, 및 이를 기록한 기록매체
US8711178B2 (en) System and method for generating profile morphing using cephalometric tracing data
WO2019196099A1 (zh) 医学图像内目标对象的边界定位方法、存储介质及终端
CN108805959A (zh) 一种图像标注方法和系统
CN110368097A (zh) 一种医疗设备及其控制方法
CN110503705B (zh) 图像标注方法和设备
CN117373070B (zh) 血管分段标注的方法及装置、电子设备和存储介质
KR102354396B1 (ko) 관상동맥석회화점수 산정 방법 및 장치
JP2021521949A (ja) インターベンショナルx線画像及びディープラーニングを用いたインタラクティブ冠動脈ラベル付け
CN118319486B (zh) 一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统
US20160321807A1 (en) Bone Repositioning Based on an Automated Assignment
US20220139029A1 (en) System and method for annotation of anatomical tree structures in 3d images
CN108399647B (zh) 视网膜血管边缘线的编辑方法以及编辑装置
CN108269257A (zh) 视网膜血管的编辑方法及编辑装置
CN112053346A (zh) 一种操作引导信息的确定方法和系统
CN108447552A (zh) 视网膜血管的编辑方法以及视网膜血管的编辑装置
Zhou et al. Automatic fovea center localization in retinal images using saliency-guided object discovery and feature extraction
CN115439445A (zh) 一种肝血管及肝肿瘤识别系统
KR20240041355A (ko) 관상동맥질환 분석 시스템
Chakravarty et al. An assistive annotation system for retinal images

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20230616

Address after: No. 303, 3rd Floor, Unit 3, Building 7, No. 399, West Section of Fucheng Avenue, High tech Zone, Chengdu, Sichuan, 610095

Applicant after: Chengdu Yinhai Qiming Hospital Management Co.,Ltd.

Address before: No. 903, floor 9, building 2, No. 88 Keyuan South Road, Chengdu high tech Zone, Chengdu, Sichuan 610084

Applicant before: SICHUAN HEALTHSUN VISION MEDICAL TECHNOLOGY DEVELOPMENT CO.,LTD.

TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20230908

Address after: Room 302-305, Building 6B, No. 2 Fenghuangsan Road, Huangpu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510000

Applicant after: Yinhai Aperture (Guangzhou) Group Co.,Ltd.

Address before: No. 303, 3rd Floor, Unit 3, Building 7, No. 399, West Section of Fucheng Avenue, High tech Zone, Chengdu, Sichuan, 610095

Applicant before: Chengdu Yinhai Qiming Hospital Management Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right