[发明专利]基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201810387302.7 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108596895B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 赵昕;熊健皓;李舒磊;马永培 | 申请（专利权）人： | 上海鹰瞳医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京华仁联合知识产权代理有限公司 11588 | 代理人： | 苏雪雪 |
| 地址： | 200030 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中方法包括如下步骤：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；如果所述眼底图像中不存在第一特征集，针对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测；所述第一特征集的显著度大于第二特征集的显著度。在将特征种类繁多的眼底图像先进行一个大分类，将较为明显的特征先进行识别，在无较为明显的特征的图像中再进行分区的精细检测，分步串联检测，独立输出检测结果，不仅可以减少检测的数量，大大的提高识别效率，可以实现同时精确的检测明显的特征和微小的特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 眼底 图像 检测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的眼底图像检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；如果所述眼底图像中不存在第一特征集，针对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测；所述第一特征集的显著度大于所述第二特征集的显著度。
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