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申请/专利权人：广东博创佳禾科技有限公司;上海市东方医院(同济大学附属东方医院)

摘要：本发明公开了一种用于青光眼分析的图像处理方法、系统及介质，对目标人员的初始眼底图像进行区域划分与特征提取，将提取的轮廓特征数据与色彩特征数据进行基于DCA的特征融合，选取一个初始区域作为当前区域，以当前区域为中心，基于预设相似度判断相邻的初始区域对应融合特征数据与预设标准特征数据是否具有相似性，若是，则将相邻的初始区域标记为相似性区域，基于所有相似性区域整合形成分割区域；将分割区域内所有初始区域的融合特征数据进行基于轮廓特征与色彩特征的合并，形成眼底图像的分割特征数据。通过本发明能够精准有效分割眼底图像，对图像各部分特征进行有效提取，以图像角度辅助提高青光眼分析的准确性和效率。

主权项：1.一种用于青光眼分析的图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标人员的初始眼底图像，对所述初始眼底图像进行预处理；对所述初始眼底图像进行区域划分，形成多个初始区域，每个初始区域对应一个初始区域图像，对初始区域图像进行轮廓特征提取与色彩特征进行提取，得到每个初始区域图像的轮廓特征数据与色彩特征数据，轮廓特征基于Sobel边缘检测算子进行提取；将轮廓特征数据与色彩特征数据进行基于DCA的特征融合，形成融合特征数据，每个初始区域图像对应一个融合特征数据；选取一个初始区域作为当前区域，以当前区域为中心，基于预设相似度判断相邻的初始区域对应融合特征数据与预设标准特征数据是否具有相似性，若是，则将相邻的初始区域标记为相似性区域，对相似区域循环进行相邻初始区域的相似性判断与标记，直至不再产生相似性区域，将所有相似性区域与当前区域进行整合形成分割区域；将分割区域内所有初始区域的融合特征数据进行基于轮廓特征与色彩特征的合并，形成眼底图像的分割特征数据；其中，所述对所述初始眼底图像进行区域划分，形成多个初始区域，每个初始区域对应一个初始区域图像，对初始区域图像进行轮廓特征提取与色彩特征进行提取，得到每个初始区域图像的轮廓特征数据与色彩特征数据，轮廓特征基于Sobel边缘检测算子进行提取，具体为：基于所述初始眼底图像的图像大小与面积，对初始眼底图像进行区域划分，形成多个初始区域；每个初始区域对应一个初始区域图像；以初始区域图像作为分析单位，基于Sobel边缘检测算子，对初始区域图像中的像素进行邻点灰度加权差分析，并标记出边缘轮廓，得到轮廓特征数据；对初始区域图像进行基于颜色矩的特征计算，得到色彩特征数据；其中，所述将轮廓特征数据与色彩特征数据进行基于DCA的特征融合，形成融合特征数据，每个初始区域图像对应一个融合特征数据，具体为：对一个初始区域图像的轮廓特征数据与色彩特征数据进行基于DCA的特征融合，特征融合过程为，构建预设CNN网络，基于预设CNN网络对所述轮廓特征数据与色彩特征数据进行特征图提取，得到特征图；将提取得到的特征图与预设权重进行相乘操作得到类别激活图；对得到的所有类别激活图进行平均加权融合，形成融合特征数据；其中，所述选取一个初始区域作为当前区域，以当前区域为中心，基于预设相似度判断相邻的初始区域对应融合特征数据与预设标准特征数据是否具有相似性，若是，则将相邻的初始区域标记为相似性区域，对相似区域循环进行相邻初始区域的相似性判断与标记，直至不再产生相似性区域，将所有相似性区域与当前区域进行整合形成分割区域，具体为：从系统数据库中获取预设标准特征数据，所述预设标准特征数据包括视杯图像标准特征、视盘图像标准特征、视神经纤维图像标准特征；以视杯图像标准特征作为当前特征判断对象，将每个初始区域的融合特征数据与视杯图像标准特征分别进行基于标准欧式距离的数据距离计算，将距离最近的初始区域标记为当前区域；以当前区域为中心，获取相邻初始区域，将相邻初始区域对应融合特征数据与视杯图像标准特征进行基于标准欧式距离的相似性计算分析，若相似度高于预设相似度，则标记所述相邻初始区域为相似区域；对相似区域循环进行相邻初始区域的相似性判断与标记，直至不再产生相似性区域；将所有相似性区域与当前区域进行整合形成视杯分割区域；分别以视盘图像标准特征作为当前特征判断对象，以视神经纤维图像标准特征作为当前特征判断对象进行相似性区域的分析，并分别得到视盘分割区域、视神经纤维分割区域；其中，所述将分割区域内所有初始区域的融合特征数据进行基于轮廓特征与色彩特征的合并，形成眼底图像的分割特征数据，具体为：将视杯分割区域内的所有融合特征数据进行整合形成视杯分割特征数据；基于视盘分割区域、视神经纤维分割区域，得到对应视盘分割特征数据、视神经纤维分割特征数据。

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