归一化OCT图像数据的制作方法

背景技术：

1、本发明总体上涉及图像处理领域，并且更具体地涉及归一化独立于扫描仪的光学相干断层扫描(oct)图像以生成装置特定oct扫描。

2、不同图像处理解决方案采用机器学习模型作为用训练图像集合训练的深度学习网络，以将特定图像集合分类为用于训练模型的图像类型中的一者。深度学习模型可以被配置为卷积神经网络(cnn)，卷积神经网络是生成不良网络(gan)训练的模型或深度神经网络。gan可包含组合使用以产生高分辨率和低噪声图像的生成器网络和鉴别器网络。

3、许多医疗设施使用无数不同类型的计算装置来捕捉和处理在医疗诊断期间使用的图像。随着越来越多的图像被上传到云服务器和数据库，这些图像以不同的格式、分辨率和噪声类型出现。医学专业人员可能发现很难将在使用不同图像捕捉设备技术的不同医学设施处捕捉的医学图像与在其驻留医学设施处捕捉的具有不同图像特性的医学图像进行比较。

技术实现思路

1、在公开用于生成装置特定oct图像数据的方法、计算机程序产品和计算机系统的各种实施例中描述了本发明。本公开的一个实施例是一种用于生成装置特定oct图像数据的计算机实现的方法，所述计算机实现方法可以包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：在统一域生成器处接收与由一个或多个oct装置捕获的oct图像扫描相对应的第一图像数据；由所述统一域生成器处理所述第一图像数据以生成与所述oct图像扫描的统一表示相对应的第二图像数据。所述计算机实施方法还可包含一个或多个处理器，所述一个或多个处理器经配置以用于通过统一鉴别器确定对应于所述oct图像扫描的所述统一表示的具有满足第一条件的基本分辨率和满足第二条件的基本噪声类型的质量子集的第三图像数据。所述计算机实现的方法还可以包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于：由条件生成器处理所述第三图像数据以生成对应于具有满足第三条件的装置特定分辨率和满足第四条件的装置特定噪声类型的装置特定oct图像扫描的第四图像数据；以及将所述第四图像数据输出至计算装置的用户接口。

2、在一个实施例中，所述计算机实现的方法可以包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于确定所述oct图像扫描中的每个oct图像扫描的分辨率和噪声类型并且确定用于捕获所述oct图像扫描的每个oct装置的分辨率和噪声类型。

3、在一个实施例中，所述计算机实现的方法可以包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成用于确定对应于具有满足所述第三条件的所述装置特定分辨率和满足所述第四条件的所述装置特定噪声类型的所述装置特定oct图像扫描的装置空间子集的第五图像数据。

4、在一个实施例中，所述计算机实施方法可包含一个或多个处理器，所述一个或多个处理器经配置以用于使用统一空间图像数据训练所述统一鉴别器以产生高质量归一化oct图像扫描。

5、在实施例中，可以使用卷积神经网络(cnn)生成器确定第二图像数据，该卷积神经网络生成器被配置成用于将oct图像扫描映射到统一表示。

6、在一个实施例中，oct图像扫描可以由各自具有一个或多个分辨率值中的一个和一个或多个噪声类型值中的一个的oct装置生成。

7、在实施例中，第一条件可以是基本分辨率超过第一预定阈值并且第二条件是基本噪声类型小于第二预定阈值。

8、在实施例中，第三条件可以是装置特定的分辨率在第三预定阈值内，并且第四条件可以是装置特定的噪声类型在第四预定阈值内。

技术特征：

1.一种用于生成装置特定的光学相干断层扫描(oct)图像数据的计算机实现的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，使用被配置为将所述oct图像扫描映射到所述统一表示的卷积神经网络(cnn)生成器确定所述第二图像数据。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述oct图像扫描各自由所述一个或多个oct装置中的一个生成，所述一个或多个oct装置中的每个具有相应的分辨率值和相应的噪声类型值。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一条件是所述基本分辨率超过第一预定阈值，并且所述第二条件是所述基本噪声类型小于第二预定阈值。

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第三条件是所述装置特定的分辨率在第三预定阈值内，并且其中，所述第四条件是所述装置特定的噪声类型在第四预定阈值内。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：

8.一种用于生成装置特定的oct图像数据的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：

9.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中，使用被配置为将所述oct图像扫描映射到所述统一表示的卷积神经网络(cnn)生成器确定所述第二图像数据。

10.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中，所述oct图像扫描分别由各自具有相应的分辨率值和相应的噪声类型值的所述一个或多个oct装置中的一个生成。

11.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中，所述第一条件是所述基本分辨率超过第一预定阈值，并且所述第二条件是所述基本噪声类型小于第二预定阈值。

12.根据权利要求8所述的计算机程序产品，进一步包括：

13.根据权利要求8所述的计算机程序产品，其中，所述第三条件是在第三预定阈值内的所述装置特定的分辨率，并且其中，所述第四条件是在第四预定阈值内的所述装置特定的噪声类型。

14.根据权利要求8所述的计算机程序产品，进一步包括：

15.一种用于生成装置特定的oct图像数据的计算机系统，所述计算机系统包括：

16.根据权利要求15所述的计算机系统，其中，使用被配置为将所述oct图像扫描映射到所述统一表示的卷积神经网络(cnn)生成器确定所述第二图像数据。

17.根据权利要求15所述的计算机系统，其中，所述oct图像扫描分别由各自具有相应的分辨率值和相应的噪声类型值的所述一个或多个oct装置中的一个生成。

18.根据权利要求15所述的计算机系统，其中，所述第一条件是所述基本分辨率超过第一预定阈值，并且所述第二条件是所述基本噪声类型小于第二预定阈值；并且其中所述第三条件是在第三预定阈值内的所述装置特定的分辨率；并且其中所述第四条件是在第四预定阈值内的所述装置特定的噪声类型。

19.根据权利要求16所述的计算机系统，进一步包括：

20.根据权利要求15所述的计算机系统，进一步包括：

技术总结
在用于生成装置特定的OCT图像的一个方面中，一个或多个处理器可以被配置成用于在统一域生成器处接收与由一个或多个OCT装置捕获的OCT图像扫描相对应的第一图像数据；由所述统一域生成器处理所述第一图像数据以生成与所述OCT图像扫描的统一表示相对应的第二图像数据；由统一鉴别器确定与具有满足第一条件的基本分辨率和满足第二条件的基本噪声类型的所述OCT图像扫描的所述统一表示的质量子集对应的第三图像数据；以及使用条件生成器处理第三图像数据以生成与具有满足第三条件的装置特定分辨率和满足第四条件的装置特定噪声类型的装置特定OCT图像扫描对应的第四图像数据。

技术研发人员：S·瑟戴,S·R·马奇克,B·J·安东尼,俞欣豪,R·加尔纳威
受保护的技术使用者：国际商业机器公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14