首页> 中国专利> 基于深度神经网络的眼底图像视盘黄斑检测方法及装置

基于深度神经网络的眼底图像视盘黄斑检测方法及装置

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的眼底图像视盘黄斑检测方法及装置，包括：给定包含若干张眼底彩照的数据集，并给定相应的视盘中心位置标注或整个视盘区域标注、黄斑中心位置标注，并将数据集划分为训练集以及验证集；对原始眼底彩照进行预处理得到增强域图，对视盘黄斑位置标注，建立伪标签图；建立用于视盘黄斑定位以及视盘分割的模型，利用增强域图以及伪标签图在训练集以及验证集上进行模型训练以及验证；在验证集上采用所述S13构建的模型来定位视盘和黄斑，再提取出感兴趣区域，使用模型进行分割，得到最终黄斑、视盘定位以及视盘分割结果。通过本发明，同时涵盖视盘、黄斑检测两个任务，既可靠，又易于实现。

著录项

公开/公告号CN112669260A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-16

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
展开▼

申请/专利号CN202011427915.2
发明设计人杨杰;郭天骄;
展开▼

申请日2020-12-07
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06T7/62(20170101);G06T7/90(20170101);G06T5/00(20060101);
代理机构31317 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人徐红银
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2023-06-19 10:38:35

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-02-28

授权

发明专利权授予

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于深度神经网络的眼底图像视盘黄斑检测方法及装置 [P] . 中国专利： CN112669260A . 2021-04-16
2. 基于定向局部对比度与位置约束的眼底图像黄斑与视盘检测方法 [P] . 中国专利： CN109480765A . 2019-03-19
3. MACHINE LEARNING-BASED FUNDUS IMAGE DETECTION METHOD, APPARATUS, AND SYSTEM [P] . EP3785603A1 . 2021-03-03

机译：基于机器学习的眼底图像检测方法，装置和系统
4. MACHINE LEARNING-BASED EYE FUNDUS IMAGE DETECTION METHOD, DEVICE, AND SYSTEM [P] . 世界知识产权组织专利： WO2019206208A1 . 2019-10-31

机译：基于机器学习的眼底图像检测方法，装置及系统
5. METHOD AND APPARATUS FOR SPEECH ENDPOINT DETECTION BASED ON JOINTLY TRAINED DEEP NEURAL NETWORKS FOR COMBINING ACOUSTIC EMBEDDING WITH CONTEXT OF AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION [P] . 韩国专利： KR20200101495A . 2020-08-28

机译：基于联合训练的深度神经网络结合语音嵌入和自动语音识别的语音端点检测方法和装置