CN109199322A - 一种黄斑检测方法及一种存储设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及图像分析领域，特别涉及一种黄斑检测方法与一种存储设备。一种黄斑检测方法，包括步骤：读取视盘定位结果；读取血管分割结果；以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形；以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形；设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域；根据黄斑的外观特性构造评价公式；在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。整个方法过程并不单纯依赖于黄斑的外观特点，无需对整副图像进行扫描，检测速度大大加快，且综合视盘定位与血管分割的方法，不完全依赖于视盘定位的准确度，也大大确保了视盘检测的准确性与可靠性。

Description

一种黄斑检测方法及一种存储设备
技术领域
本发明涉及图像分析领域，特别涉及一种黄斑检测方法与一种存储设备。
背景技术
彩视网膜眼底图像的自动分析已经在各种和眼科相关的系统性疾病如糖尿病、高血压、肾脏病和神经科疾病的辅助诊断中得到了广泛应用。在正常的彩色眼底图像中，黄斑、中央凹、视盘和血管网是眼底四个可观测到的主要特征，其中黄斑是视网膜眼底图像上需要识别的最重要的生理结构之一，它的定位对于眼底病变诊断具有很重要的意义。黄斑与视盘有着相队教委固定的距离，黄斑中心凹距离视盘颞侧边缘大约为3mm，且不包含任何血管，在彩色眼底图像中，黄斑通常为最暗色的近似圆形的区域。
相对于视盘、血管和病灶等眼底图像中重要内容识别的研究，目前，黄斑检测的研究很少。大多数现有的黄斑检测方法均利用其外观特点，找寻眼底图像中最暗的区域，如聚类、滤波等方法。这一类方法需要对整幅图像进行扫描，速度较慢，且当图像中黄斑区域存在病变时识别的准确度受到极大影响。为提高效率与准确度，近几年，一些年学者在上述检测过程中，将已知的视盘位置信息可以作为先验知识，来辅助黄斑区域的选择，提高效率。但此类方法的准确度主要依赖于视盘定位的准确度。
发明内容
为此，需要提供一种黄斑检测方法，用以解决现有技术黄斑检测速度慢、效率低及准确度低的问题。具体的技术方案如下：
一种黄斑检测方法，包括步骤：读取视盘定位结果，所述视盘定位结果包括：视盘中心点坐标与视盘直径；读取血管分割结果；以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形；以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形；设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域；根据黄斑的外观特性构造评价公式；在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。
进一步的，所述“根据黄斑的外观特性构造评价公式”，还包括步骤：以预设大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描；并根据黄斑区域为眼底图像中最暗的区域，及黄斑中心凹不包含任何血管，构造出评价公式；所述评价公式如下所示：
其中，fvessel为在任意一窗口内对应血管分布图中非0的血管像素点个数的得分值，fintensity为任意一窗口内的亮度得分。
进一步的，通过所有窗口的得分最大值进行归一化处理，获得fvessel；通过计算出窗口内所有像素点的亮度平均值，并利用255进行归一化处理，获得fintensity。
进一步的，所述“在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位”，还包括步骤：计算各滑动窗口的评价值，选取评价值最小的滑动窗口对应的中心像素点作为黄斑中心凹；以所述黄斑中心凹为圆心，视盘直径大小为直径，划定圆形，所述圆形包围的区域设定为黄斑区域。
进一步的，以视盘直径/4*视盘直径/4大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描。
为解决上述问题，还提供了一种存储设备，具体技术方案如下所示：
一种存储设备，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：读取视盘定位结果，所述视盘定位结果包括：视盘中心点坐标与视盘直径；读取血管分割结果；以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形；以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形；设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域；根据黄斑的外观特性构造评价公式；在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据黄斑的外观特性构造评价公式”，还包括步骤：以预设大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描；并根据黄斑区域为眼底图像中最暗的区域，及黄斑中心凹不包含任何血管，构造出评价公式；所述评价公式如下所示：
其中，fvessel为在任意一窗口内对应血管分布图中非0的血管像素点个数的得分值，fintensity为任意一窗口内的亮度得分。
进一步的，所述指令集还用于执行：通过所有窗口的得分最大值进行归一化处理，获得fvessel；通过计算出窗口内所有像素点的亮度平均值，并利用255进行归一化处理，获得fintensity。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位”，还包括步骤：计算各滑动窗口的评价值，选取评价值最小的滑动窗口对应的中心像素点作为黄斑中心凹；以所述黄斑中心凹为圆心，视盘直径大小为直径，划定圆形，所述圆形包围的区域设定为黄斑区域。
进一步的，所述指令集还用于执行：以视盘直径/4*视盘直径/4大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描。
本发明的有益效果是：通过利用黄斑与视盘的位置关系和黄斑不包含任何血管的特性构造出黄斑的候选区域，再利用黄斑的外观特性构造评价公式，在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。整个方法过程可有效地利用已有的视盘定位、血管分割方法的结论，来辅助黄斑的检测，提高黄斑检测的效率，整个方法过程并不单纯依赖于黄斑的外观特点，无需对整副图像进行扫描，检测速度大大加快，且综合视盘定位与血管分割的方法，不完全依赖于视盘定位的准确度，也大大确保了视盘检测的准确性与可靠性。
附图说明
图1为具体实施方式所述一种黄斑检测方法的流程图；
图2为具体实施方式所述一种存储设备的模块图。
附图标记说明：
200、存储设备。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
请参阅图1，首先对本实施方式中会涉及的一些名词做以下解释说明：
视盘：全称视神经盘，也叫视神经乳头，视网膜由黄斑向鼻侧约3mm处有一直径约1.5mm，境界清楚的淡红色圆盘状结构，称为视神经盘，简称视盘。
黄斑：在眼底视神经盘的颞侧0.35cm处并稍下方，处于人眼的光学中心区，是视力轴线的投影点。
在本实施方式中，一种黄斑检测方法可应用在一种存储设备上，在本实施方式中，一种存储设备可以是智能手机、平板电脑、台式PC、笔记本电脑、PDA等等。
在本实施方式中，一种黄斑检测方法的具体实施方式如下：
步骤S101：读取视盘定位结果，所述视盘定位结果包括：视盘中心点坐标与视盘直径。可采用如下方式：针对待检查的眼底图像，利用现有技术对所述眼底图像进行视盘定位，获取到视盘中心OD_C坐标，视盘直径ODD等参数。读取完视盘定位结果后，执行步骤S102：读取血管分割结果。可采用如下方式：利用现有技术对待检查的眼底图像进行血管分割，如：阈值分割法和基于深度学习的血管分割法。
需要说明的是，以上步骤S101和步骤S102并无先后顺序关系，可先执行步骤S101，再执行步骤S102，亦可以先执行步骤S102，再执行步骤S101，亦可以同时执行。在本实施方式中，优选地利用OSTU方法实现血管的快速分割，并在血管分割的基础上进一步地通过抛物线拟合的方法完成视盘的定位。
步骤S103：以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形。步骤S104：以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形。步骤S105：设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域。可采用如下方式：由于黄斑中心凹与视盘中心的距离一般在2倍到3倍的ODD大小，故，以OD_C为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形，倍视盘直径大小为半径构造第二圆形，两圆形形成的环形区域定义为黄斑的候选区域。
步骤S106：根据黄斑的外观特性构造评价公式。可采用如下方式：所述“根据黄斑的外观特性构造评价公式”，还包括步骤：
以预设大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描；
并根据黄斑区域为眼底图像中最暗的区域，及黄斑中心凹不包含任何血管，构造出评价公式；
所述评价公式如下所示：
其中，fvessel为在任意一窗口内对应血管分布图中非0的血管像素点个数的得分值，fintensity为任意一窗口内的亮度得分。在本实施方式中，眼底图像中最暗，即对应公式中的亮度得分；不包含血管，对应公式中血管像素点个数得分。
在本实施方式中，以视盘直径/4*视盘直径/4(即：(ODD/4)*(ODD/4))大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描。
在本实施方式中，通过所有窗口的得分最大值进行归一化处理，获得fvessel；
通过计算出窗口内所有像素点的亮度平均值，并利用255进行归一化处理，获得fintensity。
步骤S107：在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。可采用如下方式：计算各滑动窗口的评价值，选取评价值最小的滑动窗口对应的中心像素点作为黄斑中心凹；以所述黄斑中心凹为圆心，视盘直径大小为直径，划定圆形，所述圆形包围的区域设定为黄斑区域。
通过利用黄斑与视盘的位置关系和黄斑不包含任何血管的特性构造出黄斑的候选区域，再利用黄斑的外观特性构造评价公式，在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。整个方法过程可有效地利用已有的视盘定位、血管分割方法的结论，来辅助黄斑的检测，提高黄斑检测的效率，整个方法过程并不单纯依赖于黄斑的外观特点，无需对整副图像进行扫描，检测速度大大加快，且综合视盘定位与血管分割的方法，不完全依赖于视盘定位的准确度，也大大确保了视盘检测的准确性与可靠性。
请参阅图2，一种存储设备200的具体实施方式如下：
一种存储设备200，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：读取视盘定位结果，所述视盘定位结果包括：视盘中心点坐标与视盘直径；读取血管分割结果；以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形；以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形；设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域；根据黄斑的外观特性构造评价公式；在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。可采用如下方式：针对待检查的眼底图像，利用现有技术对所述眼底图像进行视盘定位，获取到视盘中心OD_C坐标，视盘直径ODD等参数。由于黄斑中心凹与视盘中心的距离一般在2倍到3倍的ODD大小，故，以OD_C为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形，倍视盘直径大小为半径构造第二圆形，两圆形形成的环形区域定义为黄斑的候选区域。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据黄斑的外观特性构造评价公式”，还包括步骤：以预设大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描；并根据黄斑区域为眼底图像中最暗的区域，及黄斑中心凹不包含任何血管，构造出评价公式；所述评价公式如下所示：
其中，fvessel为在任意一窗口内对应血管分布图中非0的血管像素点个数的得分值，fintensity为任意一窗口内的亮度得分。在本实施方式中，眼底图像中最暗，即对应公式中的亮度得分；不包含血管，对应公式中血管像素点个数得分。
进一步的，所述指令集还用于执行：通过所有窗口的得分最大值进行归一化处理，获得fvessel；通过计算出窗口内所有像素点的亮度平均值，并利用255进行归一化处理，获得fintensity。
进一步的，所述指令集还用于执行：所述“在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位”，还包括步骤：计算各滑动窗口的评价值，选取评价值最小的滑动窗口对应的中心像素点作为黄斑中心凹；以所述黄斑中心凹为圆心，视盘直径大小为直径，划定圆形，所述圆形包围的区域设定为黄斑区域。
进一步的，所述指令集还用于执行：以视盘直径/4*视盘直径/4大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描。
通过存储设备200上的指令集执行步骤：利用黄斑与视盘的位置关系和黄斑不包含任何血管的特性构造出黄斑的候选区域，再利用黄斑的外观特性构造评价公式，在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。整个过程可有效地利用已有的视盘定位、血管分割方法的结论，来辅助黄斑的检测，提高黄斑检测的效率，整个过程并不单纯依赖于黄斑的外观特点，无需对整副图像进行扫描，检测速度大大加快，且综合视盘定位与血管分割的方法，不完全依赖于视盘定位的准确度，也大大确保了视盘检测的准确性与可靠性。
需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种黄斑检测方法，其特征在于，包括步骤：
读取视盘定位结果，所述视盘定位结果包括：视盘中心点坐标与视盘直径；
读取血管分割结果；
以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形；
以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形；
设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域；
根据黄斑的外观特性构造评价公式；
在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。
2.根据权利要求1所述的一种黄斑检测方法，其特征在于，
所述“根据黄斑的外观特性构造评价公式”，还包括步骤：
以预设大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描；
并根据黄斑区域为眼底图像中最暗的区域，及黄斑中心凹不包含任何血管，构造出评价公式；
所述评价公式如下所示：
其中，fvessel为在任意一窗口内对应血管分布图中非0的血管像素点个数的得分值，fintensity为任意一窗口内的亮度得分。
3.根据权利要求2所述的一种黄斑检测方法，其特征在于，
通过所有窗口的得分最大值进行归一化处理，获得fvessel；
通过计算出窗口内所有像素点的亮度平均值，并利用255进行归一化处理，获得fintensity。
4.根据权利要求2所述的一种黄斑检测方法，其特征在于，
所述“在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位”，还包括步骤：
计算各滑动窗口的评价值，选取评价值最小的滑动窗口对应的中心像素点作为黄斑中心凹；
以所述黄斑中心凹为圆心，视盘直径大小为直径，划定圆形，所述圆形包围的区域设定为黄斑区域。
5.根据权利要求2所述的一种黄斑检测方法，其特征在于，
以视盘直径/4*视盘直径/4大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描。
6.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：
读取视盘定位结果，所述视盘定位结果包括：视盘中心点坐标与视盘直径；
读取血管分割结果；
以所述视盘中心点为圆心，两倍视盘直径大小为半径构造第一圆形；
以所述视盘中心点为圆心，三倍视盘直径大小为半径构造第二圆形；
设定所述第一圆形与所述第二圆形的环形区域为黄斑的候选区域；
根据黄斑的外观特性构造评价公式；
在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位。
7.根据权利要求6所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
所述“根据黄斑的外观特性构造评价公式”，还包括步骤：
以预设大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描；
并根据黄斑区域为眼底图像中最暗的区域，及黄斑中心凹不包含任何血管，构造出评价公式；
所述评价公式如下所示：
其中，fvessel为在任意一窗口内对应血管分布图中非0的血管像素点个数的得分值，fintensity为任意一窗口内的亮度得分。
8.根据权利要求7所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
通过所有窗口的得分最大值进行归一化处理，获得fvessel；
通过计算出窗口内所有像素点的亮度平均值，并利用255进行归一化处理，获得fintensity。
9.根据权利要求7所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
所述“在所述候选区域内计算评价公式的评价值，根据所述评价值完成黄斑区域定位”，还包括步骤：
计算各滑动窗口的评价值，选取评价值最小的滑动窗口对应的中心像素点作为黄斑中心凹；
以所述黄斑中心凹为圆心，视盘直径大小为直径，划定圆形，所述圆形包围的区域设定为黄斑区域。
10.根据权利要求7所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
以视盘直径/4*视盘直径/4大小的滑动窗口对所述候选区域内的每个像素点进行扫描。
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