專利名稱：一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明提出了一種新的白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，可以應(yīng)用于智能醫(yī)療器械、白內(nèi)障 手術(shù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、白內(nèi)障視頻圖像處理等方面。
背景技術(shù)：
白內(nèi)障是世界第一致盲原因，我國擁有大量的白內(nèi)障患者。目前，白內(nèi)障超聲乳化 術(shù)作為一種常規(guī)的治療方法，是國際上推薦的治療各種白內(nèi)障的有效方法。對于現(xiàn)有的白 內(nèi)障超聲乳化治療方法，在乳化手術(shù)過程中，醫(yī)生需要手持乳化儀探頭，通過數(shù)字顯微鏡察 看乳化儀探頭前的白內(nèi)障的顏色、大小等情況，然后根據(jù)以往臨床經(jīng)驗(yàn)人為判斷白內(nèi)障硬 度等級(jí)，在此基礎(chǔ)上人為決定乳化能量釋放的大小，并通過腳踩踏板來控制乳化能量的釋 放，用乳化儀將探頭前方的白內(nèi)障組織乳化和吸除。在上述手術(shù)過程中，精確地釋放超聲能 量是一個(gè)操作關(guān)鍵。治療系統(tǒng)釋放出的超聲能量被用來擊碎人眼內(nèi)白內(nèi)障、同時(shí)不傷害眼 內(nèi)正常組織。這一過程依賴有經(jīng)驗(yàn)的眼科專家人工控制能量釋放開關(guān)，從而釋放出精確的 超聲能量。因此，該手術(shù)操作難度大，學(xué)習(xí)周期長，對醫(yī)生水平要求高，手術(shù)效果直接取決于 醫(yī)生的人工判斷和控制水平，這在很大程度上也限制了該手術(shù)方案的普及與推廣。為了克服白內(nèi)障超聲乳化術(shù)的上述缺點(diǎn)，在我國普及這一復(fù)明術(shù)式，研制“智能化 白內(nèi)障治療系統(tǒng)”就具有重要的社會(huì)意義和經(jīng)濟(jì)意義，并且白內(nèi)障硬度等級(jí)的自動(dòng)細(xì)化分 類是其技術(shù)環(huán)節(jié)中至為關(guān)鍵的一步。其中白內(nèi)障晶狀體核硬度是參照Emery及Little晶 狀體核硬度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)裂隙燈檢查結(jié)果對其核顏色進(jìn)行判斷來確定等級(jí)，即將白內(nèi)障 硬度分為五類白內(nèi)障I級(jí)、白內(nèi)障II級(jí)、白內(nèi)障III級(jí)、白內(nèi)障IV級(jí)、白內(nèi)障V級(jí)。參考文獻(xiàn)[1]B. Garry, Τ. Hugh. Cataract blindness-challenges forthe 21st century. Bulletin of the World Health Organization,79(3) :249_256，2001。[2]趙家良.我國防盲治盲工作的進(jìn)展.中華眼科雜志，41 (8) =697-701, 2005.[3]何守志.白內(nèi)障手術(shù)的新世紀(jì)展望.中華眼科雜志，38(5) :257-259，2002。[4] S. Kurapkiene, R. Raitelaitiene, A. Paunksnis, A. Lukosevicius, S. Burnovas, M. Paunksniene, E.Svaldeniene, V. Babrauskiene.The relationship of ultrasonic and mechanicalproperties of human nuclear cataract. A pilot study. Ultragarsas，54(l) :39_43，2005o[5]R. P. fformald. Phacoemulsification vs. Small-IncisionManual Cataract Surgery :An Expert Trial. American Journal ofOphthalmology,143(1) :143—144，2007。

發(fā)明內(nèi)容
針對目前白內(nèi)障超聲乳化術(shù)操作難度大、學(xué)習(xí)周期長、過分依賴醫(yī)師水平等問題， 根據(jù)上述分類標(biāo)準(zhǔn)，本發(fā)明提出了 一種能自動(dòng)識(shí)別白內(nèi)障硬度的白內(nèi)障硬度識(shí)別方法。本發(fā)明一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，所述方法步驟如下
(1)圖像采集模塊從數(shù)字顯微鏡中采集白內(nèi)障手術(shù)實(shí)時(shí)視頻圖像；(2)對讀入的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行平滑、濾波、邊緣檢測預(yù)處理，改善所述實(shí)時(shí)視頻圖像的質(zhì)量；(3)利用隨機(jī)Hough變換橢圓檢測方法對眼睛的虹膜區(qū)域進(jìn)行檢測，確定白內(nèi)障 的區(qū)域，縮小所述超聲乳化儀探頭的活動(dòng)范圍；(4)利用Hough變換直線檢測方法檢測所述超聲乳化儀探頭，若檢測到所述超聲 乳化儀探頭，則進(jìn)行步驟(5)，否則重新進(jìn)行步驟(1)，即重新采集所述視頻圖像；(5)結(jié)合醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置，確定所述超聲乳化 儀探頭前方的位置，提取所述超聲乳化儀探頭前方的白內(nèi)障圖像；(6)利用圖像特征提取方法對所述超聲乳化儀探頭前方的所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行特 征提取，提取所述白內(nèi)障圖像的顏色特征，構(gòu)成識(shí)別方法的有效特征集合；(7)結(jié)合所述白內(nèi)障圖像的顏色特征和晶狀體核硬度分類標(biāo)準(zhǔn)，利用最近鄰分類 器對所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行硬度識(shí)別，并輸出識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明所述的白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，能實(shí)現(xiàn)白內(nèi)障硬度等級(jí)的自動(dòng)識(shí)別，為超聲 乳化儀能量的釋放提供依據(jù)，取代了以前靠醫(yī)師臨床經(jīng)驗(yàn)所做的上述工作，改善了白內(nèi)障 手術(shù)效果，而且能極大降低白內(nèi)障手術(shù)的難度，減少了人為誤操作給患者帶來的不必要損 傷，促進(jìn)了手術(shù)方案的普及。


圖1是本發(fā)明所述的白內(nèi)障硬度識(shí)別方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式圖1是本發(fā)明所述的白內(nèi)障硬度識(shí)別方法的流程圖，該方法是一種基于白內(nèi)障手 術(shù)實(shí)時(shí)視頻圖像進(jìn)行白內(nèi)障硬度識(shí)別的方法，具體步驟如下(1)圖像采集模塊從數(shù)字顯微鏡中采集白內(nèi)障手術(shù)實(shí)時(shí)視頻圖像；(2)對讀入的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行平滑、濾波、邊緣檢測預(yù)處理，改善所述實(shí)時(shí)視頻圖 像的質(zhì)量；(3)利用隨機(jī)Hough變換橢圓檢測方法對眼睛的虹膜區(qū)域進(jìn)行檢測，確定白內(nèi)障 的區(qū)域，縮小所述超聲乳化儀探頭的活動(dòng)范圍；(4)利用Hough變換直線檢測方法檢測所述超聲乳化儀探頭，若檢測到所述超聲 乳化儀探頭，則進(jìn)行步驟(5)，否則重新進(jìn)行步驟(1)，即重新采集所述視頻圖像；(5)結(jié)合醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置，確定所述超聲乳化 儀探頭前方的位置，提取所述超聲乳化儀探頭前方的白內(nèi)障圖像；(6)利用圖像特征提取方法對所述超聲乳化儀探頭前方的所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行特 征提取，提取所述白內(nèi)障圖像的顏色特征，構(gòu)成識(shí)別方法的有效特征集合；(7)結(jié)合所述白內(nèi)障圖像的顏色特征和晶狀體核硬度分類標(biāo)準(zhǔn)，利用最近鄰分類 器對所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行硬度識(shí)別，并輸出識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明所述的隨機(jī)Hough變換橢圓檢測方法為利用圖像空間與參數(shù)空間之間的對應(yīng)關(guān)系，將圖像空間中的具有一定關(guān)系的像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，然后根據(jù)橢圓解析函數(shù)將其轉(zhuǎn)化到參數(shù)空間，通過在參數(shù)空間進(jìn)行簡單的累 加統(tǒng)計(jì)來完成橢圓檢測任務(wù)。由于定義一個(gè)橢圓需要五個(gè)參數(shù)，因此所述的隨機(jī)Hough變 換橢圓檢測方法就是尋找所述參數(shù)的過程。在二值化后的圖像中，設(shè)(x，y)為圖像中像素點(diǎn)的坐標(biāo)，公式(1)可以表示為一條 圓錐曲線，其中A-F代表圓錐曲線的參數(shù) 當(dāng)A-F確定并且|A| + |B| + |C|乒0時(shí)，其確定為一條唯一的圓錐曲線，并且當(dāng)B2-AC <0時(shí)，其為橢圓。通過轉(zhuǎn)換，可以將上述參數(shù)轉(zhuǎn)換為五個(gè)橢圓標(biāo)準(zhǔn)式中用到的參數(shù)[X(l，y(l， a,b, Φ]τ，其中，(XQ，yQ)為橢圓中心坐標(biāo)，a和b分別為橢圓的半長軸和半短軸，Φ為相對 于坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)角度，對于橢圓，A興0，公式(1)可以寫為公式(2) 在公式(2)中，包含五個(gè)不相關(guān)的參數(shù)，所以五個(gè)采樣點(diǎn)可以確定一組參數(shù)向量
_ A A A A A_因此，任意取二值化圖像的五個(gè)像素點(diǎn)即可得到一組參數(shù)向量。如果滿足上述條 件，則說明這五個(gè)點(diǎn)可以確定一個(gè)橢圓，并將這組參數(shù)積累。隨機(jī)采樣一定次數(shù)后，對累加 的參數(shù)進(jìn)行選取，得到最可能的一組參數(shù)，那么這組參數(shù)所確定的橢圓即為圖像中的橢圓。從所述累加參數(shù)中選取最可能的一組橢圓參數(shù)的過程為首先通過求連通域?qū)⑦?沿點(diǎn)集分為不同子集，并且將點(diǎn)數(shù)少于設(shè)定閾值的子集去掉，然后通過各子集對應(yīng)曲線的 曲率或切線斜率變換情況，并結(jié)合位置信息對曲線進(jìn)行判別，將其判別為目標(biāo)上曲線或噪 聲，將判別后的目標(biāo)曲線集合合并為一個(gè)邊沿點(diǎn)集，最后通過Hough變換或曲線擬合得到 目標(biāo)橢圓的參數(shù)。本發(fā)明所述的Hough變換直線檢測方法為對于圖像空間中的任一條直線y = kXx+b,它在參數(shù)空間中滿足方程b = -kXx+y。如果對同一條直線上的η個(gè)點(diǎn)(x，y)進(jìn)行上述變換，則會(huì)在參數(shù)空間中對應(yīng)η 條直線，并且這些直線相交于同一點(diǎn)(k，b)。因此，圖像空間中共線的點(diǎn)與參數(shù)空間中共點(diǎn) 的線存在對應(yīng)關(guān)系，只要找出參數(shù)空間中共點(diǎn)的直線，就能確定圖像空間中的直線。Hough 變換直線檢測方法就是利用上述思想，完成對直線的檢測。該方法首先在參數(shù)空間中設(shè)定 一組累加器并將其初始化為0，然后對圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)(x，y)根據(jù)方程b = -kXx+y 遍歷k的取值，計(jì)算相應(yīng)b的值，并將(k，b)所對應(yīng)的累加器的值加1，最后統(tǒng)計(jì)累加器的 值，其值最大的累加器所對應(yīng)的(k，b)就是直線方程在參數(shù)空間中的映射參數(shù)，據(jù)此實(shí)現(xiàn) 直線的檢測。當(dāng)圖像中存在多條直線時(shí)，該方法的檢測過程可以分為以下四個(gè)步驟(1)隨機(jī)選取圖像集合中的像素點(diǎn)(Xi，y」)，若此像素點(diǎn)沒有被檢測過，則對該點(diǎn) 進(jìn)行上述過程的變換；(2)若存在一累加器A(ki; b」)，其值大于設(shè)定的閾值，則輸出所對應(yīng)的參數(shù)(ki; bj)，并將該累加器單元設(shè)為0;(3)按照計(jì)算的直線參數(shù)，在圖像中連接相應(yīng)的像素點(diǎn)，將屬于本直線的像素點(diǎn)標(biāo)記為已檢測；(4)檢查圖像集合中未檢測的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，若小于一定值則完成圖像的直線檢 測，否則繼續(xù)執(zhí)行步驟(1)。在利用上述方法對所述超聲乳化儀探頭檢測時(shí)，若所述的白內(nèi)障圖像中存在2條 以上的直線，且直線之間的距離小于設(shè)定值，則說明所述的白內(nèi)障圖像中存在超聲乳化儀 探頭。本發(fā)明所述的對超聲乳化儀探頭前方位置確定的方法為該方法主要根據(jù)白內(nèi)障 圖像中直線的特點(diǎn)，并結(jié)合醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置來實(shí)現(xiàn)對所 述的超聲乳化儀探頭前方位置的確定，其具體過程包括以下四個(gè)步驟(1)計(jì)算白內(nèi)障圖像中直線的斜率；(2)根據(jù)醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置，即超聲乳化儀探頭 在白內(nèi)障區(qū)域移動(dòng)且探頭的傾斜度在30到70度之間變化(若醫(yī)生為左手操作則傾斜度為 負(fù)值)，排除不符合上述條件的直線；(3)對直線左上角的頂點(diǎn)(Xi，Yj)進(jìn)行相加(若醫(yī)生為左手操作則對應(yīng)右上 角頂點(diǎn))，求取平均坐標(biāo)點(diǎn)(χ,50，然后計(jì)算上述頂點(diǎn)與該平均坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離，
d = Ia — XI + \yj - y，將距離大于設(shè)定值的點(diǎn)去掉即排除該點(diǎn)所對應(yīng)的直線；(4)對剩余直線左上角的頂點(diǎn)重新相加(若醫(yī)生為左手操作則對應(yīng)右上角頂點(diǎn))， 求取平均坐標(biāo)點(diǎn)，該點(diǎn)即為所述的超聲乳化儀探頭頂點(diǎn)的位置，從而實(shí)現(xiàn)探頭前方位置的確定。本發(fā)明所述的對超聲乳化儀探頭前方的白內(nèi)障圖像進(jìn)行特征提取的方法為首先將圖像劃分為大小相等的子圖像，然后對每一個(gè)子圖像統(tǒng)計(jì)R、G、B顏色通道 上的顏色值，將統(tǒng)計(jì)后的相應(yīng)通道上顏色值的平均值作為該子圖像的顏色特征，最后將上 述特征組成顏色特征矩陣，建立特征向量，從而完成圖像特征的提取。所述的特征提取方法分為三個(gè)步驟(1)子圖像劃分，(2)特征提取，(3)特征向量 建立。(1)子圖像劃分設(shè)一幅待分類的彩色圖像I，沿水平方向和垂直方向?qū)ζ溥M(jìn)行劃分水平方向劃 分為N等份，垂直方向劃分成M等份，經(jīng)過劃分，圖像I被分成MXN個(gè)大小相等的子圖像， 艮口 工一(S11 j S12？ ”，SmnI ο(2)特征提取對于劃分后的每一個(gè)子圖像塊Sij (i = Ρ··Μ，j = Ρ··Ν)，用該圖像塊在R、G、B顏 色通道上的顏色值和的平均值作為Sij的顏色特征，其中，圖像塊Sij在R、G、B顏色通道上 的顏色值和的平均值可以利用公式(3)進(jìn)行計(jì)算 其中，m，n分別為子圖像塊Sij的高度和寬度，rij，gij，是Sij的每個(gè)像素點(diǎn)分別在R、G、B顏色通道上的顏色值，這樣，子圖像塊Sij就可以表示成一個(gè)三元組 = (F,g,b)。(3)特征向量建立經(jīng)過子圖像劃分和特征提取，一幅圖像I可以表示成顏色特征矩陣M1
(4)其中，每一個(gè)元素tij(i = I-M ;j = 1···Ν)都是一個(gè)三元組，根據(jù)特征矩陣M1，圖 像I可以表示成顏色特征向量V1 = (t1 t2, ...，M)(5)其中，t“i = l，2，…，Μ)對應(yīng)M1中的第i行。至此，圖像特征提取完畢。本發(fā)明所述的最近鄰分類器是一種很直觀的分類方法，其基本思想就是在訓(xùn)練集 中找到一個(gè)和待識(shí)別目標(biāo)距離最小的樣本，以其所屬的類別作為識(shí)別結(jié)果，設(shè)有c個(gè)類別ωι，ω2，…，ω。，每類有標(biāo)明類別的訓(xùn)練樣本Ni個(gè)，i = 1，2，…， c，則Qi類的判別函數(shù)為
(6)其中，χ,的i表示COi類，k表示COi類Ni個(gè)樣本中的第k個(gè)樣本，χ為未知樣本， 根據(jù)判別函(6)如果= 則決策因此，在進(jìn)行白內(nèi)障硬度識(shí)別時(shí)，計(jì)算未知圖像與已知圖像顏色特征之間的距離， 決策未知圖像與它顏色特征距離最近的圖像為同類，并將已知圖像的白內(nèi)障硬度級(jí)別作為 未知圖像白內(nèi)障的硬度級(jí)別。
權(quán)利要求
一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，所述方法步驟如下1.1圖像采集模塊從數(shù)字顯微鏡中采集白內(nèi)障手術(shù)實(shí)時(shí)視頻圖像；1.2對讀入的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行平滑、濾波、邊緣檢測預(yù)處理，改善所述實(shí)時(shí)視頻圖像的質(zhì)量；1.3利用隨機(jī)Hough變換橢圓檢測方法對眼睛的虹膜區(qū)域進(jìn)行檢測，確定白內(nèi)障的區(qū)域，縮小所述超聲乳化儀探頭的活動(dòng)范圍；1.4利用Hough變換直線檢測方法檢測所述超聲乳化儀探頭，若檢測到所述超聲乳化儀探頭，則進(jìn)行步驟(5)，否則重新進(jìn)行步驟(1)，即重新采集所述視頻圖像；1.5結(jié)合醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置，確定所述超聲乳化儀探頭前方的位置，提取所述超聲乳化儀探頭前方的白內(nèi)障圖像；1.6利用圖像特征提取方法對所述超聲乳化儀探頭前方的所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行特征提取，提取所述白內(nèi)障圖像的顏色特征，構(gòu)成識(shí)別方法的有效特征集合；1.7結(jié)合所述白內(nèi)障圖像的顏色特征和晶狀體核硬度分類標(biāo)準(zhǔn)，利用最近鄰分類器對所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行硬度識(shí)別，并輸出識(shí)別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1.3隨機(jī) Hough變換橢圓檢測方法如下利用圖像空間與參數(shù)空間之間的對應(yīng)關(guān)系，將圖像空間中的具有一定關(guān)系的像素點(diǎn)進(jìn) 行聚類，然后根據(jù)橢圓解析函數(shù)將其轉(zhuǎn)化到參數(shù)空間，通過在參數(shù)空間進(jìn)行簡單的累加統(tǒng) 計(jì)來完成橢圓檢測任務(wù)；由于定義一個(gè)橢圓需要五個(gè)參數(shù)，因此所述的隨機(jī)Hough變換橢 圓檢測方法就是尋找所述參數(shù)的過程；在二值化后的圖像中，設(shè)(x，y)為圖像中像素點(diǎn)的坐標(biāo)，公式⑴可以表示為一條圓錐 曲線，其中A-F代表圓錐曲線的參數(shù)Ax2+2Bxy+Cy2+2Dx+2Ey+F = O(1)當(dāng)A-F確定并且|A| + |B| + |C|乒O時(shí)，其確定為一條唯一的圓錐曲線，并且當(dāng)B2-AC<0 時(shí)，其為橢圓；通過轉(zhuǎn)換，可以將上述參數(shù)轉(zhuǎn)換為五個(gè)橢圓標(biāo)準(zhǔn)式中用到的參數(shù)[X(l，y。，a, b，Φ]τ，其中，(XQ，yQ)為橢圓中心坐標(biāo)，a和b分別為橢圓的半長軸和半短軸，Φ為相對于 坐標(biāo)軸的旋轉(zhuǎn)角度，對于橢圓，A興0，公式⑴可以寫為公式(2) 在公式(2)中，包含五個(gè)不相關(guān)的參數(shù)，所以五個(gè)采樣點(diǎn)可以確定一組參數(shù)向量 因此，任意取二值化圖像的五個(gè)像素點(diǎn)即可得到一組參數(shù)向量；如果滿足上述條件，則 說明這五個(gè)點(diǎn)可以確定一個(gè)橢圓，并將這組參數(shù)積累；隨機(jī)采樣一定次數(shù)后，對累加的參數(shù) 進(jìn)行選取，得到最可能的一組參數(shù)，那么這組參數(shù)所確定的橢圓即為圖像中的橢圓。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，其特征在于，從所述累加參數(shù)中 選取最可能的一組橢圓參數(shù)的過程為首先通過求連通域?qū)⑦呇攸c(diǎn)集分為不同子集，并且 將點(diǎn)數(shù)少于設(shè)定閾值的子集去掉，然后通過各子集對應(yīng)曲線的曲率或切線斜率變換情況，并結(jié)合位置信息對曲線進(jìn)行判別，將其判別為目標(biāo)上曲線或噪聲，將判別后的目標(biāo)曲線集 合合并為一個(gè)邊沿點(diǎn)集，最后通過Hough變換或曲線擬合得到目標(biāo)橢圓的參數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1.4的 Hough變換直線檢測方法為該方法首先在參數(shù)空間中設(shè)定一組累加器并將其初始化為0， 然后對圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)(X，y)根據(jù)方程b = -kXx+y遍歷k的取值，計(jì)算相應(yīng)b的 值，并將(k，b)所對應(yīng)的累加器的值加1，最后統(tǒng)計(jì)累加器的值，其值最大的累加器所對應(yīng) 的(k，b)就是直線方程在參數(shù)空間中的映射參數(shù)，據(jù)此實(shí)現(xiàn)直線的檢測； 當(dāng)圖像中存在多條直線時(shí)，該方法的檢測過程可以分為以下四個(gè)步驟 4. 1隨機(jī)選取圖像集合中的像素點(diǎn)(Xi，yj，若此像素點(diǎn)沒有被檢測過，則對該點(diǎn)進(jìn)行 上述過程的變換；4. 2若存在一累加器A (k” bp，其值大于設(shè)定的閾值，則輸出所對應(yīng)的參數(shù)(k” bp，并 將該累加器單元設(shè)為0 ；4. 3按照計(jì)算的直線參數(shù)，在圖像中連接相應(yīng)的像素點(diǎn)，將屬于本直線的像素點(diǎn)標(biāo)記為 已檢測；4.4檢查圖像集合中未檢測的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，若小于一定值則完成圖像的直線檢測，否 則繼續(xù)執(zhí)行步驟(1)；在利用上述方法對所述超聲乳化儀探頭檢測時(shí)，若所述的白內(nèi)障圖像中存在2條以上 的直線，且直線之間的距離小于設(shè)定值，則說明所述的白內(nèi)障圖像中存在超聲乳化儀探頭。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1.5的對超 聲乳化儀探頭前方位置確定的方法為該方法主要根據(jù)白內(nèi)障圖像中直線的特點(diǎn)，并結(jié)合 醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置來實(shí)現(xiàn)對所述的超聲乳化儀探頭前方 位置的確定，其具體過程包括以下四個(gè)步驟5. 1計(jì)算白內(nèi)障圖像中直線的斜率；5. 2根據(jù)醫(yī)師手持和操作所述超聲乳化儀探頭的角度和位置，即超聲乳化儀探頭在白 內(nèi)障區(qū)域移動(dòng)且探頭的傾斜度在30到70度之間變化，若醫(yī)生為左手操作則傾斜度為負(fù)值， 排除不符合上述條件的直線；5.3對直線左上角的頂點(diǎn)(Xi，Yj)進(jìn)行相加，若醫(yī)生為左手操作則對應(yīng)右上 角頂點(diǎn)，求取平均坐標(biāo)點(diǎn)(X,50，然后計(jì)算上述頂點(diǎn)與該平均坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離，d = —χ| + yj-y ,將距離大于設(shè)定值的點(diǎn)去掉即排除該點(diǎn)所對應(yīng)的直線；5.4對剩余直線左上角的頂點(diǎn)重新相加，若醫(yī)生為左手操作則對應(yīng)右上角頂點(diǎn)，求取平 均坐標(biāo)點(diǎn)，該點(diǎn)即為所述的超聲乳化儀探頭頂點(diǎn)的位置，從而實(shí)現(xiàn)探頭前方位置的確定。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1.6的對超 聲乳化儀探頭前方的白內(nèi)障圖像進(jìn)行特征提取的方法為首先將圖像劃分為大小相等的子圖像，然后對每一個(gè)子圖像統(tǒng)計(jì)R、G、B顏色通道上的 顏色值，將統(tǒng)計(jì)后的相應(yīng)通道上顏色值的平均值作為該子圖像的顏色特征，最后將上述特 征組成顏色特征矩陣，建立特征向量，從而完成圖像特征的提取； 所述的特征提取方法分為三個(gè)步驟 6. 1子圖像劃分設(shè)一幅待分類的彩色圖像I，沿水平方向和垂直方向?qū)ζ溥M(jìn)行劃分水平方向劃分為N 等份，垂直方向劃分成M等份，經(jīng)過劃分，圖像I被分成MXN個(gè)大小相等的子圖像，S卩1 = (S11，S12 …，SmnI ；6.2特征提取對于劃分后的每一個(gè)子圖像塊SijG = 1···Μ，j = Ρ··Ν)，用該圖像塊在R、G、B顏色通 道上的顏色值和的平均值作為Sij的顏色特征，其中，圖像塊Sij在R、G、B顏色通道上的顏 色值和的平均值可以利用公式(3)進(jìn)行計(jì)算 其中，m，n分別為子圖像塊5。_的高度和寬度，!^^…、是Su的每個(gè)像素點(diǎn)分別在R、 G、B顏色通道上的顏色值，這樣，子圖像塊Sij就可以表示成一個(gè)三元組/ = (V,g,b)；6.3特征向量建立經(jīng)過子圖像劃分和特征提取，一幅圖像I可以表示成顏色特征矩陣M1 其中，每一個(gè)元素tu(i = I-M ;j = Ρ··Ν)都是一個(gè)三元組，根據(jù)特征矩陣M1，圖像I 可以表示成顏色特征向量V1 = (t1 t2，...，M)(5)其中，t“i = l，2，…，Μ)對應(yīng)M1中的第i行；至此，圖像特征提取完畢。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1.7的最近 鄰分類器識(shí)別方法如下設(shè)有C個(gè)類別CO1, ω2，…，ω。，每類有標(biāo)明類別的訓(xùn)練樣本Ni個(gè)，i = 1,2,…，c，則 Qi類的判別函數(shù)為 其中，Xf的i表示ω i類，k表示ω i類Ni個(gè)樣本中的第k個(gè)樣本，χ為未知樣本，根據(jù) 判別函(6)如果 gj(x)=mingi(x),i=1,2,……，c則決策X e ω』因此，在進(jìn)行白內(nèi)障硬度識(shí)別時(shí)，計(jì)算未知圖像與已知圖像顏色特征之間的距離，決策 未知圖像與它顏色特征距離最近的圖像為同類，并將已知圖像的白內(nèi)障硬度級(jí)別作為未知 圖像白內(nèi)障的硬度級(jí)別。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種新的白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，可以應(yīng)用于智能醫(yī)療器械、白內(nèi)障手術(shù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、白內(nèi)障視頻圖像處理等方面。本發(fā)明提供了一種白內(nèi)障硬度識(shí)別方法，通過數(shù)字顯微鏡獲取白內(nèi)障手術(shù)的實(shí)時(shí)視頻圖像，檢測跟蹤超聲乳化儀探頭，提取所述超聲乳化儀探頭前方的白內(nèi)障圖像，利用最近鄰分類器對所述白內(nèi)障圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，從而得到白內(nèi)障硬度。該方法不僅能實(shí)現(xiàn)白內(nèi)障硬度的自動(dòng)識(shí)別、改善白內(nèi)障手術(shù)效果，而且能極大降低白內(nèi)障手術(shù)的難度，減少了人為誤操作給患者帶來的不必要損傷，促進(jìn)了該手術(shù)方案的普及。
文檔編號(hào)A61B3/14GK101869465SQ20101019202
公開日2010年10月27日 申請日期2010年5月26日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月26日
發(fā)明者殷緒成, 王志彬, 穆翠霞, 郝紅衛(wèi) 申請人:北京科技大學(xué)