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Tear film break-up time measurement for screening dry eye disease by deep convolutional neural network

机译:深度卷积神经网络用于筛查干眼病的泪膜破裂时间测量

摘要

A convolutional neural network model distinguishes eyelash images, break-up area images, non-break-up images, sclera images and eyelid images corresponding to a first prediction score, a second prediction score, a third prediction score, a fourth prediction score and a fifth prediction score to respectively produce a first label, a second label, a third label, a fourth label and a fifth label, thereby a break-up area can be detected in a tear film image and a tear film break-up time can be quantized for detection.
机译:卷积神经网络模型区分与第一预测得分,第二预测得分,第三预测得分,第四预测得分和第二得分对应的睫毛图像,分裂区域图像,非分裂图像,巩膜图像和眼睑图像。第五预测得分,以分别产生第一标签,第二标签,第三标签,第四标签和第五标签,从而可以在泪膜图像中检测破裂区域,并且可以使泪膜破裂时间为量化以进行检测。

著录项

  • 公开/公告号US10779725B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 YUAN ZE UNIVERSITY;

    申请/专利号US201916239847

  • 发明设计人 TAI-YUAN SU;ZI-YUAN LIU;DUAN-YU CHEN;

    申请日2019-01-04

  • 分类号A61B3/10;G16H30/40;A61B3/14;G01N13/04;A61B3;G06T7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:30:45

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