[发明专利]基于深度学习的青光眼眼底图像筛查方法及系统在审
| 申请号： | 201810384053.6 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108717868A | 公开（公告）日： | 2018-10-30 |
| 发明（设计）人： | 吕绍林;于川汇;崔宗会;王茜;何校栋;陈瑞侠 | 申请（专利权）人： | 博众精工科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;顾天乐 |
| 地址： | 215200 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种人工智能技术领域的基于深度学习的青光眼眼底图像筛查方法及系统，获取待识别眼底图像；利用视盘提取FCN模型对待识别眼底图像进行视盘的定位和分割，提取得到视盘子图像；利用分类CNN模型对视盘子图像进行识别，得到青光眼眼底图像分类结果。本发明仅对分割提取的视盘进行识别，降低了信息处理量，能够辅助医生提高青光眼检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 眼底图像 青光眼 筛查 人工智能技术 信息处理量 分类结果 辅助医生 子图像 分割 盘子 图像 学习 分类 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的青光眼眼底图像筛查方法，其特征在于，包括：获取待识别眼底图像；利用视盘提取FCN模型对待识别眼底图像进行视盘的定位和分割，提取得到视盘子图像；利用分类CNN模型对视盘子图像进行识别，得到青光眼眼底图像分类结果。
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