(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211194770.5 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 江苏诺阳家居科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市如东县大豫镇 张謇工业园区大豫西路108号 (72)发明人 郭朝力　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/155(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种杯盘比数据的存 储系统 (57)摘要 本发明公开了一种杯 盘比数据的存储系统， 涉及图像识别领域。 主要包括： 利用神经网络从 眼底图像中提取粗视盘区域图像； 对粗视盘区域 图像进行灰度化获得灰度图像， 并利用K ‑means 聚类将灰度图像中像素聚成4类区域； 分别计算 每一类区域属于视盘的概率， 以筛选出4类区域 中第一疑似视盘区域和第二疑似视盘区域； 确定 出第一疑似视盘区域和第二疑似视盘区域中视 盘区域以及视杯区域； 分别对视盘区域及视杯区 域的边缘进行椭圆拟合， 分别获得视盘椭圆以及 视杯椭圆， 以根据视盘椭圆及视杯椭圆获得眼底 图像的杯盘比。 本发明实施例能够避免肉眼观察 的主观性， 提高了杯盘比的获取效率及精度。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 115272333 A 2022.11.01 CN 115272333 A 1.一种杯盘比数据的存 储系统， 其特 征在于， 该系统包括以下模块， 包括： 区域提取模块， 用于利用神经网络从眼底图像中提取粗视盘区域图像； 区域划分模块， 用于对粗视盘区域图像进行灰度化获得灰度图像， 并利用K ‑means聚类 将灰度图像中像素聚成4类区域； 视盘概率计算模块， 用于获得以每一类区域的重心点为圆心、 每一类区域的重心点到 每一区域边缘点的最大距离为半径的圆形区域， 将每一类区域的面积与每一类区域对应的 圆形区域的面积之比， 分别作为每一类区域属于 视盘的概 率； 视杯区域获取模块， 用于筛选出4类区域中属于视盘的概率最大的前2类区域分别作为 第一疑似视盘区域和 第二疑似视盘区域， 将第一疑似视盘区域和 第二疑似视盘区域中面积 最大的作为视盘区域， 将另一疑似视盘区域作为视杯区域； 杯盘比确定模块， 用于对视盘区域的边缘进行椭圆拟合获得视盘椭圆， 对视杯区域的 边缘进行椭圆拟合获得视杯椭圆， 将视杯椭圆的长轴的在竖直方向的分量与视盘椭圆的长 轴的在竖直方向的分量之比作为眼底图像的杯盘比； 数据存储模块， 将所述杯盘比打上 标签存储于数据管理器中。 2.根据权利要求1所述的一种杯盘比数据的存储系统， 其特征在于， 对视盘区域的边缘 进行椭圆拟合获得视盘椭圆时， 所采用的椭圆拟合方法为 最小二乘法。 3.根据权利要求1所述的一种杯盘比数据的存储系统， 其特征在于， 获得视盘区域后所 述方法还 包括： 对视盘区域进行 形态学闭运 算， 直至视盘区域中包 含的连通 域数量为1。 4.根据权利要求1所述的一种杯盘比数据的存储系统， 其特征在于， 利用神经网络从眼 底图像中提取粗视盘区域图像， 包括： 利用DNN对眼底图像进行图像分割， 使得分割得到的图像中属于视盘区域以外部分的 像素点的像素值 为0， 将分割得到的图像作为所提取的视盘区域图像。 5.根据权利要求1所述的一种杯盘比数据的存储系统， 其特征在于， 对视盘区域的边缘 进行椭圆拟合获得视盘椭圆前， 还 包括对视盘区域进行边 缘检测获得视盘区域的边 缘。 6.根据权利要求5所述的一种杯盘比数据的存储系统， 其特征在于， 对视盘区域进行边 缘检测获得视盘区域的边 缘所采用的算子为sobel 算子。 7.根据权利要求1所述的一种杯盘比数据的存储系统， 其特征在于， 对粗视盘区域图像 进行灰度化获得 灰度图像， 包括： 将视盘区域图像中像素点在RGB三个通道中像素值的最大值， 作为灰度图像中的像素 点的灰度值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115272333 A 2一种杯盘比数据的存 储系统 技术领域 [0001]本申请涉及图像识别领域， 具体涉及一种杯盘比数据的存 储系统。 背景技术 [0002]青光眼 （glaucom a） 是一组以视乳头萎缩及凹陷、 视野缺损及 视力下降为共同特征 的疾病， 是导致人类失 明的三大致盲眼病之一的慢性眼科疾病， 虽然不能彻底治愈， 但是如 果早期发现并加以治疗可以延缓病情发展， 甚至可以避免失明。 所以早期发现和治疗对青 光眼患者 来说至关重要。 [0003]在青光眼的眼底照相检查中， 杯盘比(Cup  Disc ratio， CDR)是一个重要的检测参 数， 同时杯盘比一般是指视杯与视盘垂直直径之比。 仅通过医师凭肉眼对患者的杯盘比进 行估计存在一定误差， 且眼底图像中视杯与视盘颜色差异较小， 肉眼观察有时难以对两者 进行区分。 发明内容 [0004]针对上述技术问题， 本发明实施例提供了一种杯盘比数据的存储系统， 通过对眼 底图像中的视盘区域图像进行提取， 并通过k ‑means算法对视盘区域图像进 行聚类， 以根据 视杯及视盘的特征， 从聚类结果中筛选出视盘区域以及视杯区域， 从而获得杯盘比用于辅 助青光眼的筛查， 能够避免肉眼观察的主观性， 提高了杯盘比的获取效率及精度。 [0005]本发明实施例提出了一种杯盘比数据的存 储系统， 包括： 区域提取模块， 用于利用神经网络从眼底图像中提取粗视盘区域图像； 区域划分模块， 用于对粗视盘区域图像进行灰度化获得灰度图像， 并利用K ‑means 聚类将灰度图像中像素聚成4类区域； 视盘概率计算模块， 用于获得以每一类区域的重心点为圆心、 每一类区域的重心 点到每一区域边缘点的最大距离为半径的圆形区域， 将 每一类区域的面积与每一类区域对 应的圆形区域的面积之比， 分别作为每一类区域属于 视盘的概 率； 视杯区域获取模块， 用于筛选出4类区域中属于视盘的概率最大的前2类区域分别 作为第一疑似视盘区域和 第二疑似视盘区域， 将第一疑似视盘区域和 第二疑似视盘区域中 面积最大的作为视盘区域， 将另一疑似视盘区域作为视杯区域； 杯盘比确定模块， 用于对视盘区域的边缘进行椭 圆拟合获得视盘椭 圆， 对视杯区 域的边缘进行椭圆拟合获得视杯椭圆， 将视杯椭圆的长轴的在竖直方向的分量与视盘椭圆 的长轴的在竖直方向的分量之比作为眼底图像的杯盘比； 数据存储模块， 将所述杯盘比打上 标签存储于数据管理器中。 [0006]进一步的， 杯盘比数据的存储系统中， 对视盘区域的边缘进行椭圆拟合获得视盘 椭圆时， 所采用的椭圆拟合方法为 最小二乘法。 [0007]进一步的， 杯盘比数据的存 储系统中， 获得视盘区域后所述方法还 包括： 对视盘区域进行 形态学闭运 算， 直至视盘区域中包 含的连通 域数量为1。说　明　书 1/5 页 3 CN 115272333 A 3