[发明专利]视网膜病变影像的眼球定位方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201710723062.9 | 申请日： | 2017-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN107516080A | 公开（公告）日： | 2017-12-26 |
| 发明（设计）人： | 王闾威;李正龙;李慧 | 申请（专利权）人： | 京东方科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司11403 | 代理人： | 李莎,李弘 |
| 地址： | 100015 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种视网膜病变影像的眼球定位方法、装置及电子设备，包括获取视网膜病变影像数据；对视网膜病变影像数据进行数据标注，得到标注数据；建立初始深度学习网络；将视网膜病变影像数据输入初始深度学习网络中，输出得到相应的预测数据；利用损失函数对视网膜病变影像数据相应的标注数据和预测数据进行比较，得到比较结果；根据比较结果，调节初始深度学习网络中的参数，直到比较结果达到预设阈值，得到最终的深度学习网络模型；利用深度学习网络模型对待测视网膜病变影像数据进行处理，得到相应的眼球中心坐标以及眼球直径。本发明提出的视网膜病变影像的眼球定位方法、装置及电子设备，能够较为精确地完成视网膜病变影像的眼球定位。 | ||
| 搜索关键词： | 视网膜 病变 影像 眼球 定位 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
一种视网膜病变影像的眼球定位方法，其特征在于，包括：获取视网膜病变影像数据；对所述视网膜病变影像数据进行数据标注，得到标注数据；建立初始深度学习网络；将所述视网膜病变影像数据输入所述初始深度学习网络中，输出得到相应的预测数据；利用损失函数对所述视网膜病变影像数据相应的标注数据和预测数据进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果，调节所述初始深度学习网络中的参数，直到所述比较结果达到预设阈值，得到最终的深度学习网络模型；利用所述深度学习网络模型对待测视网膜病变影像数据进行处理，得到相应的眼球中心坐标以及眼球直径。
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