CN111145155A - 一种睑板腺腺体的识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种睑板腺腺体的识别方法，包括获取并预处理睑板腺图像；筛选后去除亮斑；增强睑板腺图像；提取腺体边缘信息，生成包络腺体的mask；提取腺体图像，去除噪声点和离散点，计算腺体的平均宽度和腺体间隙的平均宽度；计算腺体占比，画出腺体轮廓，细化腺体，去除横向连接线，去除毛刺，去除闭合的腺体轮廓，得到每根腺体的中心线；计算每条中心线的长度，若中心线的长度小于设定最小长度值时，判断为腺体缺失并提示；计算每条中心线的扭曲度，若中心线的扭曲度大于设定最大扭曲值时，判断为腺体已扭曲并提示；具有快速客观定量的给医师提供诊断必要的诊断参数，还能提供更多的腺体形态学分析、腺体病变类别提示的优点。

Description

一种睑板腺腺体的识别方法
技术领域
本发明涉及睑板腺识别技术领域，尤其是涉及一种睑板腺腺体的识别方法。
背景技术
医生评价睑板腺的缺失和分级主要是通过肉眼观察，然后人工对比后进行主观判断，将拍摄的睑板图片通过与缺失0级、1级、2级、3级的标准图对比，主观判断该检查者的睑板腺是属于哪一级的。具体的腺体病变位置和类型都需要医生自己在图像中寻找。如果医生想要得到更多更细的指标，比如腺体占比、腺体缺失率、腺体长度、腺体面积、腺体扭曲度，这些是无法评估的。
上述中的现有技术方案存在以下缺陷：现有的人工对比方法不够客观准确，且增大了医师的工作量。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的之一是提供一种睑板腺腺体的识别方法，其具有快速客观定量的给医师提供诊断必要的诊断参数，还能提供更多的腺体形态学分析、腺体病变类别提示的优点。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种睑板腺腺体的识别方法，包括如下步骤：
S100：获取至少一张睑板腺图像；
S200：预处理所述睑板腺图像；
S300：根据设定亮斑像素值筛选亮斑，去除所述睑板腺图像中的亮斑；
S400：使用基于局部标准差的局部对比增强方法增强所述睑板腺图像，公式为：
Figure 877662DEST_PATH_IMAGE002
，其中，x(i,j)是图像中某点的灰度值，
Figure 903387DEST_PATH_IMAGE004
表示x(i,j)对应的增强后的像素值，
Figure 842524DEST_PATH_IMAGE006
是以（i，j）为中心的局部均值即低频信息，
Figure 212063DEST_PATH_IMAGE008
是以（i，j)为中心的局部均方差，D的取值为常数；
S500：从所述睑板腺图像中提取腺体边缘信息，生成包络腺体的mask，根据灰度值划分出至少四个区域，最亮和最暗的区域为非腺体区域，第二亮的区域为腺体区域，置信度100%，第三亮的区域为疑似腺体区域，置信度50%；
S600：基于包络腺体的mask，使用自适应均值阈值提取腺体图像，去除所述腺体图像中的噪声点和离散点，计算所述腺体图像中腺体的平均宽度和腺体间隙的平均宽度；
S700：计算腺体占比，在所述睑板腺图像中画出所述腺体图像的腺体轮廓，细化所述腺体图像中的腺体，去除横向连接线，去除所述腺体图像中腺体区域毛刺，去除闭合的腺体轮廓，得到每根腺体的中心线；
S800：计算每条所述中心线的长度，若所述中心线的长度小于设定最小长度值时，判断为腺体缺失并提示；计算每条所述中心线的扭曲度，若所述中心线的扭曲度大于设定最大扭曲值时，判断为腺体已扭曲并提示；计算并显示睑板腺缺失率。
通过采用上述技术方案，使用图像增强有效凸出图像细节，使用自适应均值阈值可以避免光照不均对腺体提取的影响，再去除非腺体信息，选择性计算腺体的形态学参数，该过程可自动完成计算，最终得出中心线，并通过中心线可以更好地识别或者辅助医生看出腺体是否有分叉，是否有断裂缺失或者是否过于扭曲而影响腺体分泌功能，并对识别出的问题进行提示，具有快速客观定量的给医师提供诊断必要的诊断参数，还能提供更多的腺体形态学分析、腺体病变类别提示的优点。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S200中，还包括：
S210：将所述睑板腺图像的尺寸转换设置为设定图像尺寸；
S220：提高所述睑板腺图像的对比度；
S230：去除所述睑板腺图像的噪点。
通过采用上述技术方案，去除环境因素留在图像中的干扰信息，提高图像中腺体识别的准确率。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S300中，还包括：
S310：根据预设的梯度信息与预设的亮度信息提取亮斑区域；
S320：获取所述亮斑区域周围设定范围内像素点的灰度值；
S330：使用线性插值法填充所述亮斑区域。
通过采用上述技术方案，检查者的睑板区域含有泪液，泪液会反光而干扰图像，需要首先进行去亮斑操作。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S400中，D为全局均方差或全局平均值，或者D也可为选定区域均方差或者选定区域平均值；
若D为区域局部均方差，则使用灰度图的平方积分快速计算得出，其时间复杂度为常数。
通过采用上述技术方案，可以有效且快速地放大所有高频部分、突出图像细节。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S500中，还包括：
S510：根据腺体边缘的方向信息、长度信息、位置信息，匹配正确的腺体的可能性值；
S520：判断若腺体的可能性值低于设定最低可能值，则判断为肌肉类的细节非腺体信息，去除肌肉类的细节非腺体信息。
通过采用上述技术方案，判断并去除肌肉类的细节非腺体信息，提高后续方法腺体处理的准确性。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S600中，还包括：使用高斯滤波方法去除噪声点和离散点。
通过采用上述技术方案，让后续计算得到的宽度值更准确。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S600中，还包括：所述自适应均值阈值自乘偏差权重系数，所述偏差权重系数为获取图像过程偏差权重。
通过采用上述技术方案，考虑到图像拍摄时的设备误差，对误差进行纠正，提高识别的准确度。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S700中，还包括：
S710：计算所述腺体轮廓中任意两点形成的相量，取最长的相量为方向相量；
S720，取所述方向相量的垂直线穿过所述纤体轮廓后的交点，计算交点坐标的平均值，测出中点，多个所述中点依次连线得到所述中心线。
通过采用上述技术方案，使用最小的计算量，更快速地得出中心线。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S800中，还包括：
S810：计算相邻所述中心线之间的长度差；
S820：计算相邻所述中心线之间最近的三个端部之间距离和；
S830：若判断长度差大于设定长度值，若距离和小于设定距离值，则判断该组相邻所述中心线为分叉腺体并提示。
通过采用上述技术方案，通过中心线可以分析腺体是否有分叉，辅助医生诊断。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述睑板腺图像基于红外光线采集。
综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：提高对比度后去除噪点可以去除环境因素在图像中的干扰，使用线性插值法填充图像中的亮斑可以去除图中眼泪的反光，使用基于局部标准差的局部对比增强方法增强有效凸出图像细节，使用自适应均值阈值可以避免光照不均对腺体提取的影响，再去除非腺体信息，选择性计算腺体的形态学参数，该过程可自动完成计算，最终得出中心线，并通过中心线可以更好地识别或者辅助医生看出腺体是否有分叉，是否有断裂缺失或者是否过于扭曲而影响腺体分泌功能，并对识别出的问题进行提示，具有快速客观定量的给医师提供诊断必要的诊断参数，还能提供更多的腺体形态学分析、腺体病变类别提示的优点。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为去亮斑效果示意图；
图3为腺体增强效果示意图；
图4为根据腺体边缘筛选腺体效果示意图；
图5为腺体提取结果示意图；
图6为结果显示图；
图7为提取中心线效果图；
图8为每条腺体的扭曲度示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明进行详细描述。
参照图1，为本发明公开的一种睑板腺腺体的识别方法，包括如下步骤：
S100：获取至少一张睑板腺图像。睑板腺图像基于红外光线采集。本技术方案中的方法可应用于裂隙灯、干眼设备的睑板腺功能模块，对于上述两种设备通过红外光线采集到的图片均可处理。若拍摄的图片过大，图片中包含的干扰特征过多，医生可手动圈选需要诊断的睑板区域，接下来的图像处理只针对圈选的区域进行；医师手动圈选区域的好处是可以自由的选择感兴趣区域，如病变区域、合焦最清晰区域、中央腺体区域；之后的算法只会针对圈选的区域进行，并给出具体指标如：腺体占比、腺体缺失率、腺体长度、扭曲度等等。
S200：预处理睑板腺图像。步骤S200中，还包括：S210：将睑板腺图像的尺寸转换设置为设定图像尺寸。S220：提高睑板腺图像的对比度。S230：去除睑板腺图像的噪点。去除环境因素留在图像中的干扰信息，提高图像中腺体识别的准确率。可使用高斯算法滤去噪点。
S300：根据设定亮斑像素值筛选亮斑，去除睑板腺图像中的亮斑。如图2所示，步骤S300中，还包括：S310：根据预设的梯度信息与预设的亮度信息提取亮斑区域。S320：获取亮斑区域周围设定范围内像素点的灰度值。S330：使用线性插值法填充亮斑区域。检查者的睑板区域含有泪液，泪液会反光而干扰图像，需要首先进行去亮斑操作。
S400：使用基于局部标准差的局部对比增强方法增强睑板腺图像，公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，其中，x(i,j)是图像中某点的灰度值，f(i,j)表示x(i,j)对应的增强后的像素值，mx(i,j)是以（i，j）为中心的局部均值即低频信息，
Figure 490729DEST_PATH_IMAGE008
是以（i，j)为中心的局部均方差，D的取值为常数。如图3所示，步骤S400中，D为全局均方差或全局平均值，或者D也可为选定区域均方差或者选定区域平均值。若D为区域局部均方差，则使用灰度图的平方积分快速计算得出，其时间复杂度为常数。可以有效且快速地放大所有高频部分、突出图像细节。局部区域的定义为：以(i，j)为中心，窗口大小为(2n+1)*(2n+1)的区域，其中n为一个整数。当然这个窗口区域也不一定就要是正方形。局部的平均值，也就是低频部分，可以用下式计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
。局部方差计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
。
S500：从睑板腺图像中提取腺体边缘信息，生成包络腺体的mask，根据灰度值划分出至少四个区域，最亮和最暗的区域为非腺体区域，第二亮的区域为腺体区域，置信度100%，第三亮的区域为疑似腺体区域，置信度50%。如图4所示，步骤S500中，还包括：S510：根据腺体边缘的方向信息、长度信息、位置信息，匹配正确的腺体的可能性值。S520：判断若腺体的可能性值低于设定最低可能值，则判断为肌肉类的细节非腺体信息，去除肌肉类的细节非腺体信息。判断并去除肌肉类的细节非腺体信息，提高后续方法腺体处理的准确性。
S600：基于包络腺体的mask，使用自适应均值阈值提取腺体图像，去除腺体图像中的噪声点和离散点，计算腺体图像中腺体的平均宽度和腺体间隙的平均宽度。如图5所示，步骤S600中，还包括：使用高斯滤波方法去除噪声点和离散点。让后续计算得到的宽度值更准确。自适应均值阈值自乘偏差权重系数，偏差权重系数为获取图像过程偏差权重。考虑到图像拍摄时的设备误差，对误差进行纠正，提高识别的准确度。
S700：计算腺体占比，在睑板腺图像中画出腺体图像的腺体轮廓，细化腺体图像中的腺体，去除横向连接线，去除腺体图像中腺体区域毛刺，去除闭合的腺体轮廓，得到每根腺体的中心线。如图6与图7所示，步骤S700中，还包括：S710：计算腺体轮廓中任意两点形成的相量，取最长的相量为方向相量。S720，取方向相量的垂直线穿过纤体轮廓后的交点，计算交点坐标的平均值，测出中点，多个中点依次连线得到中心线。使用最小的计算量，更快速地得出中心线。
S800：计算每条中心线的长度，若中心线的长度小于设定最小长度值时，判断为腺体缺失并提示；计算每条中心线的扭曲度，若中心线的扭曲度大于设定最大扭曲值时，判断为腺体已扭曲并提示，如图8所示，；计算并显示睑板腺缺失率，睑板腺缺失条数除以睑板腺总数可得。步骤S800中，还包括：S810：计算相邻中心线之间的长度差。S820：计算相邻中心线之间最近的三个端部之间距离和。S830：若判断长度差大于设定长度值，若距离和小于设定距离值，则判断该组相邻中心线为分叉腺体并提示。通过中心线可以分析腺体是否有分叉，辅助医生诊断。图8中，共17根腺体，数据如下表：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
通过中心线可以更好的看出腺体是否有分叉，如第7、8根腺体、 13、14根腺体为分叉腺体。如腺体长度小于100，应考虑该腺体是否有断裂缺失。如扭曲度大于0.25，应考虑腺体是否过于扭曲影响腺体分泌功能。
本实施例的实施原理为：使用图像增强有效凸出图像细节，使用自适应均值阈值可以避免光照不均对腺体提取的影响，再去除非腺体信息，选择性计算腺体的形态学参数，该过程可自动完成计算，最终得出中心线，并通过中心线可以更好地识别或者辅助医生看出腺体是否有分叉，是否有断裂缺失或者是否过于扭曲而影响腺体分泌功能，并对识别出的问题进行提示，具有快速客观定量的给医师提供诊断必要的诊断参数，还能提供更多的腺体形态学分析、腺体病变类别提示的优点。方法不仅可以快速客观定量的给医师提供诊断必要的诊断参数，还可以提供更深入的腺体形态学分析，腺体病变类别提示等功能。
本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S100：获取至少一张睑板腺图像；
S200：预处理所述睑板腺图像；
S300：根据设定亮斑像素值筛选亮斑，去除所述睑板腺图像中的亮斑；
S400：使用基于局部标准差的局部对比增强方法增强所述睑板腺图像，公式为：
Figure 521679DEST_PATH_IMAGE002
，其中，x(i,j)是图像中某点的灰度值，
Figure 110923DEST_PATH_IMAGE004
表示x(i,j)对应的增强后的像素值，
Figure 61300DEST_PATH_IMAGE006
是以（i，j）为中心的局部均值即低频信息，
Figure 253247DEST_PATH_IMAGE008
是以（i，j)为中心的局部均方差，D的取值为常数；
S500：从所述睑板腺图像中提取腺体边缘信息，生成包络腺体的mask，根据灰度值划分出至少四个区域，最亮和最暗的区域为非腺体区域，第二亮的区域为腺体区域，置信度100%，第三亮的区域为疑似腺体区域，置信度50%；
S600：基于包络腺体的mask，使用自适应均值阈值提取腺体图像，去除所述腺体图像中的噪声点和离散点，计算所述腺体图像中腺体的平均宽度和腺体间隙的平均宽度；
S700：计算腺体占比，在所述睑板腺图像中画出所述腺体图像的腺体轮廓，细化所述腺体图像中的腺体，去除横向连接线，去除所述腺体图像中腺体区域毛刺，去除闭合的腺体轮廓，得到每根腺体的中心线；
S800：计算每条所述中心线的长度，若所述中心线的长度小于设定最小长度值时，判断为腺体缺失并提示；计算每条所述中心线的扭曲度，若所述中心线的扭曲度大于设定最大扭曲值时，判断为腺体已扭曲并提示；计算并显示睑板腺缺失率。
2.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S200中，还包括：
S210：将所述睑板腺图像的尺寸转换设置为设定图像尺寸；
S220：提高所述睑板腺图像的对比度；
S230：去除所述睑板腺图像的噪点。
3.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S300中，还包括：
S310：根据预设的梯度信息与预设的亮度信息提取亮斑区域；
S320：获取所述亮斑区域周围设定范围内像素点的灰度值；
S330：使用线性插值法填充所述亮斑区域。
4.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S400中，D为全局均方差或全局平均值，或者D也可为选定区域均方差或者选定区域平均值；
若D为区域局部均方差，则使用灰度图的平方积分快速计算得出，其时间复杂度为常数。
5.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S500中，还包括：
S510：根据腺体边缘的方向信息、长度信息、位置信息，匹配正确的腺体的可能性值；
S520：判断若腺体的可能性值低于设定最低可能值，则判断为肌肉类的细节非腺体信息，去除肌肉类的细节非腺体信息。
6.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S600中，还包括：使用高斯滤波方法去除噪声点和离散点。
7.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S600中，还包括：所述自适应均值阈值自乘偏差权重系数，所述偏差权重系数为获取图像过程偏差权重。
8.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S700中，还包括：
S710：计算所述腺体轮廓中任意两点形成的相量，取最长的相量为方向相量；
S720，取所述方向相量的垂直线穿过所述纤体轮廓后的交点，计算交点坐标的平均值，测出中点，多个所述中点依次连线得到所述中心线。
9.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述步骤S800中，还包括：
S810：计算相邻所述中心线之间的长度差；
S820：计算相邻所述中心线之间最近的三个端部之间距离和；
S830：若判断长度差大于设定长度值，若距离和小于设定距离值，则判断该组相邻所述中心线为分叉腺体并提示。
10.根据权利要求1所述的睑板腺腺体的识别方法，其特征在于，所述睑板腺图像基于红外光线采集。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111528789A (zh) * 2020-05-27 2020-08-14 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 一种对睑板腺腺体清晰度评估的图像检测方法
CN115019379A (zh) * 2022-05-31 2022-09-06 福州大学 一种人机协同的红外睑板腺图像量化分析方法
CN117314911A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 美迪信(天津)有限责任公司 一种优化眼部医学图像的方法、装置和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013109193A1 (en) * 2012-01-18 2013-07-25 Agency For Science, Technology And Research Computational methods and apparatus for meiboqraphy
CN106530294A (zh) * 2016-11-04 2017-03-22 中山大学中山眼科中心 一种对睑板腺图像进行处理以获得腺体参数的信息的方法
CN109785321A (zh) * 2019-01-30 2019-05-21 杭州又拍云科技有限公司 基于深度学习和Gabor滤波器的睑板腺区域提取方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013109193A1 (en) * 2012-01-18 2013-07-25 Agency For Science, Technology And Research Computational methods and apparatus for meiboqraphy
CN104185858A (zh) * 2012-01-18 2014-12-03 新加坡科技研究局 睑板腺成像的计算方法和装置
CN106530294A (zh) * 2016-11-04 2017-03-22 中山大学中山眼科中心 一种对睑板腺图像进行处理以获得腺体参数的信息的方法
CN109785321A (zh) * 2019-01-30 2019-05-21 杭州又拍云科技有限公司 基于深度学习和Gabor滤波器的睑板腺区域提取方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
鲁静: "正常人群睑板腺形态研究", 中国实用眼科杂志 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111528789A (zh) * 2020-05-27 2020-08-14 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 一种对睑板腺腺体清晰度评估的图像检测方法
CN115019379A (zh) * 2022-05-31 2022-09-06 福州大学 一种人机协同的红外睑板腺图像量化分析方法
CN117314911A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 美迪信(天津)有限责任公司 一种优化眼部医学图像的方法、装置和存储介质
CN117314911B (zh) * 2023-11-29 2024-03-01 美迪信(天津)有限责任公司 一种优化眼部医学图像的方法、装置和存储介质

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