(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 202211404922.X (22)申请日 2022.11.10 (71)申请人 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 地址 100081 北京市海淀区北理工国防科 技园2号楼4层21室 (72)发明人 黄烨霖　史晓宇　 (74)专利代理 机构 北京维昊知识产权代理事务 所(普通合伙) 11804 专利代理师 孙新国 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 确定视网膜眼底血管的弯曲度的方法、 设备 和存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种用于确定视网膜眼底血 管的弯曲度的方法、 设备和存储介质。 所述方法 包括： 获取待进行确定视网膜眼底血管的弯曲度 的视网膜眼底图像； 基于所述视网膜眼底图像， 使用神经网络模型分别获取动静脉分割结果和 目标检测区域； 基于所述动静脉分割结果和目标 检测区域确定视网膜 眼底血管的各血管分支的 结构属性信息； 以及根据所述结构属性信息， 利 用曲率估计确定所述视网膜 眼底血管的各血管 分支的弯曲度。 利用本申请的方案， 可 以获得完 整且连续走向的血管分支以及结构属性信息， 以 获得准确的弯曲度测量结果。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 115511883 A 2022.12.23 CN 115511883 A 1.一种用于确定 视网膜眼底血 管的弯曲度的方法， 其特 征在于， 包括： 获取待进行确定 视网膜眼底血 管的弯曲度的视网膜眼底图像； 基于所述视网膜眼底图像， 使用神经网络模型分别获取动静脉分割结果和目标检测区 域； 基于所述动静脉分割结果和所述目标检测区域确定视网膜眼底血管的各血管分支的 结构属性信息； 以及 根据所述结构属性信 息， 利用曲率估计确定所述视网膜眼底血管的各血管分支的弯曲 度。 2. 根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述神经网络模型包括动静脉分割模型 和目标检测模型， 并且基于所述视网膜眼底图像， 使用神经网络模型分别获取动静脉分割 结果和目标检测区域包括： 使用所述动静脉分割模型对所述视网膜眼底图像进行动静脉分割， 以获取所述动静脉 分割结果； 以及 使用所述目标检测模型对所述视网膜眼底图像进行目标检测， 以获取所述目标检测区 域和对应的位置信息 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述动静脉分割结果和所述目标检测 区域确定 视网膜眼底血 管的各血管分支的结构属性信息包括： 基于所述动静脉分割结果和所述目标检测区域分割出所述视网膜眼底血管中的血管 骨架的多个连通区域； 根据所述目标检测区域对应的位置信息和所述多个连通区域确定所述视网膜眼底血 管中的血 管主干分支和对应的主干分支起 点； 以及 基于所述对应的主干分支起点， 利用深度优先搜索算法确定视网膜眼底血管的各血管 分支的结构属性信息 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据 所述目标检测区域对应的位置信 息和 所述多个连通区域确定所述视网膜眼底血管中的血管主干分支和对应的主干分支起点包 括： 根据所述目标检测区域对应的位置信息确定所述视网膜眼底图像的颞侧； 将所述多个连通区域中重心位于所述颞侧并且连通面积大于预设面积阈值的连通区 域确定为所述视网膜眼底血 管中的血 管主干分支； 以及 根据所述目标检测区域的边界与所述血管主干分支的交点确定为对应的主干分支起 点。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于所述对应的主干分支起点， 利用深度 优先搜索算法确定 视网膜眼底血 管的各血管分支的结构属性信息包括： 以所述对应的主干分支起点为中心， 搜索目标邻域中的相应主干分支的前景的像素个 数； 基于所述像素个数设置新主干分支起 点或者从相应主干分支分离出两个新分支； 响应于设置新主干分支起点， 以所述新主干分支起点， 搜索所述目标邻域中的相应主 干分支的前 景的像素个数； 或者 响应于从相应主干分支分离出两个新分支， 确定所述两个新分支的结构属性信 息并根权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511883 A 2据所述两个新分支及其对应的结构属 性信息确定视网膜眼底血管的各血管分支的结构属 性信息。 6. 根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据所述两个新分支及其对应的结构属 性信息确定 视网膜眼底血 管的各血管分支的结构属性信息包括： 对所述两个新分支进行分支判断， 以判断所述两个新分支属于分支点的分支或者分岔 点的分支； 以及 根据判断结果和相应的结构属性信息确定视网膜眼底血管的各血管分支的结构属性 信息。 7. 根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 根据判断结果和相应的结构属性信息确 定视网膜眼底血 管的各血管分支的结构属性信息包括： 响应于所述两个新分支属于分岔点的分支， 保存所述两个新分支和相应的结构属性信 息； 或者 响应于所述两个新分支属于分支点的分支， 基于管径值判断所述两个新分支中的大分 支和小分支， 保存所述小分支和相应的结构属性信息以及基于所述大分支和相应的结构属 性信息进行搜索， 以确定 视网膜眼底血 管的各血管分支的结构属性信息 。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述结构属性信息至少包括坐标信息， 并 且根据所述结构属性信息， 利用曲率估计确定所述视网膜眼底血管的各血管分支的弯曲度 包括： 基于预设步长从所述结构属性信息中依次选取目标点和所述目标点的坐标信息； 根据所述目标点选取与其连续相关的两个坐标点和对应的坐标信息； 以及 基于所述目标点的坐标信 息和与其连续相关的两个坐标点对应的坐标信 息， 利用曲率 估计确定所述视网膜眼底血 管的各血管分支的弯曲度。 9. 根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 基于所述目标点的坐标信息和与其连续 相关的两个坐标点对应的坐标信息， 利用曲率估计确定所述视网膜眼底血管的各血管分支 的弯曲度包括： 基于所述目标点的坐标信 息和与其连续相关的两个坐标点对应的坐标信 息， 利用曲率 估计计算曲率 值； 以及 根据所述曲率 值确定所述视网膜眼底血 管的各血管分支的弯曲度。 10. 一种用于确定 视网膜眼底血 管的弯曲度的设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 以及 存储器， 其存储有用于确定视网膜眼底血管的弯曲度的程序指令， 当所述程序指令由 所述处理器执行时， 使得 所述设备实现根据权利要求1 ‑9任意一项所述的方法。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有用于确定视网膜眼底血管的弯 曲度的计算机可读指令， 该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时， 实现如权利要求 1‑9任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511883 A 3