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基于深度学习的眼底图像视网膜动脉阻塞检测方法和系统

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摘要

本发明提供了一种基于深度学习的眼底图像视网膜动脉阻塞检测方法和系统，包括：步骤1：收集带有是否含有视网膜动脉阻塞的标注分类以及去除黑色边缘的彩色眼底图像；步骤2：根据迁移学习建立深度学习模型，并根据已标注分类和去除黑色边缘的彩色眼底图像进行模型训练；步骤3：将待检测的眼底图像输入到训练后的深度学习模型中，得到含有视网膜动脉阻塞的概率，若含有视网膜动脉阻塞的概率大于等于预设值，则判定该眼底图像含有视网膜动脉阻塞，同时提供视网膜动脉阻塞的病变区域。本发明通过深度学习方法，从标注数据中训练模型，从而得到能检测眼底图像视网膜动脉阻塞的模型，减少了筛查视网膜动脉阻塞的工作量。

著录项

  • 公开/公告号CN114098630A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州体素信息科技有限公司;

    申请/专利号CN202111339569.7

  • 发明设计人 陈勇维;冯奕乐;蒋昌龙;王子龙;张政;丁晓伟;

    申请日2021-11-12

  • 分类号A61B3/12(20060101);A61B3/14(20060101);A61B3/00(20060101);G06T7/00(20170101);G06T5/00(20060101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);

  • 代理机构31334 上海段和段律师事务所;

  • 代理人王丹东

  • 地址 215600 江苏省苏州市张家港市保税区华达路36号新兴产业育成中心A栋217室

  • 入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    公开

    发明专利申请公布

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