申请/专利权人：唯智医疗科技(佛山)有限公司;广东唯仁医疗科技有限公司

申请日：2021-11-29

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN114092464B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/187;G06T11/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2022.03.15#实质审查的生效;2022.02.25#公开

摘要：本发明公开了一种OCT图像的处理方法及装置，该方法包括：获取目标特征对应的B‑Scan图像，通过预设的图像处理算法对B‑Scan图像执行图像分层处理，得到初始分层结果，再将B‑Scan图像输入到预先训练好的深度神经网络模型中，得到输出结果，输出结果包括B‑Scan图像的目标区域对应的每个像素点对应的概率，每个像素点对应的概率用于表示每个像素点属于初始分层结果所包括的某两个相邻分层的层间分界的可能性，目标区域为包括目标特征的区域，根据所有像素点对应的概率，确定B‑Scan图像中目标特征对应的层间分界信息。可见，实施本发明能够结合深度神经网络模型对获取到的B‑Scan图像执行图像分层处理，有利于提高图像分层效率以及提高图像分层结果的准确率。

主权项：1.一种OCT图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标特征对应的B-Scan图像；通过预设的图像处理算法对所述B-Scan图像执行图像分层处理，得到初始分层结果；将所述B-Scan图像输入到预先训练好的深度神经网络模型中，得到输出结果，所述输出结果包括所述B-Scan图像的目标区域对应的每个像素点对应的概率，每个所述像素点对应的概率用于表示每个所述像素点属于所述初始分层结果所包括的某两个相邻分层的层间分界的可能性，所述目标区域为包括所述目标特征的区域；根据所有所述像素点对应的概率，确定所述B-Scan图像中所述目标特征对应的层间分界信息；所述通过预设的图像处理算法对所述B-Scan图像执行图像分层处理，得到初始分层结果，包括：通过预设的滤波函数对所述B-Scan图像执行滤波处理，得到滤波图像；计算所述滤波图像在图像竖直方向上的正梯度，并根据所述正梯度构建得到第一代价函数；根据预先确定的路径算法以及所述第一代价函数，确定所述滤波图像从左侧边缘至右侧边缘的第一最小代价路径，得到第一分层线；根据所述路径算法以及所述第一代价函数，确定所述滤波图像从左侧边缘至右侧边缘的第二最小代价路径，得到第二分层线；计算所述滤波图像在图像竖直方向上的负梯度，并根据所述负梯度构建得到第二代价函数；确定搜索区域，所述搜索区域为所述第一分层线与所述第二分层线中位置相对在下的分层线对应的下方区域；根据所述路径算法以及所述第二代价函数，确定所述搜索区域从区域左侧边缘至区域右侧边缘的第三最小代价路径，并对所述第三最小代价路径执行平滑滤波操作，得到第三分层线；将所述第一分层线、所述第二分层线以及所述第三分层线确定为初始分层结果；以及，所述根据所述路径算法以及所述第一代价函数，确定所述滤波图像从左侧边缘至右侧边缘的第二最小代价路径，得到第二分层线之前，所述方法还包括：在所述滤波图像中标记所述第一最小代价路径为不可达路径。

全文数据：

权利要求：

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