[发明专利]基于深度学习识别广域眼底图中格变裂孔的方法和系统有效
| 申请号： | 201910591852.5 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110432860B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 林浩添;李中文;郭翀;张凯;林铎儒 | 申请（专利权）人： | 中山大学;中山大学中山眼科中心 |
| 主分类号： | A61B3/12 | 分类号： | A61B3/12;A61B3/14 |
| 代理公司： | 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) 44446 | 代理人： | 林伟斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习识别广域眼底图中格变裂孔的方法和系统，将广域眼底图像输入卷积神经网络中，判断所述广域眼底图像中是否存在周边视网膜格子样变性或裂孔；当判断为所述广域眼底图像中存在周边视网膜格子样变性或裂孔时，采用显著性区域算法定位广域眼底图像中的格子样变性位置或裂孔位置。本发明可以辅助眼科医生更准确、更便捷地解读患者的广域眼底图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 识别 广域 眼底 图中格变 裂孔 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习识别广域眼底图中格变裂孔的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将广域眼底图像输入卷积神经网络中，判断所述广域眼底图像中是否存在周边视网膜格子样变性或裂孔；S2.当判断为所述广域眼底图像中存在周边视网膜格子样变性或裂孔时，采用显著性区域算法定位广域眼底图像中的格子样变性位置或裂孔位置。
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