[发明专利]视网膜光学相干层析体数据自动识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910832886.9 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110659673A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 孙延奎;张浩然 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种视网膜光学相干层析体数据自动识别方法及装置，其中，方法包括：获取每个视网膜OCT体数据的每个B‑扫描的特征向量，并根据每个B‑扫描的特征向量得到每个视网膜OCT体数据的全局特征；根据每个视网膜OCT体数据的全局特征及标签作为输入，训练分类器模型；获取待分类的视网膜OCT体数据，并得到待分类的视网膜OCT体数据的全局特征，将待分类的视网膜OCT体数据的全局特征输入训练好的分类器模型，得到待分类的视网膜OCT体数据的最终标签分类结果。根据本发明实施例的方法，可以有效识别体数据的标签分类结果，可获得高精度的视网膜OCT体数据分类性能，有效保证分类的准确性和有效性，提升使用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 体数据 视网膜 全局特征 分类 标签分类 特征向量 扫描 光学相干层析 分类器模型 训练分类器 分类性能 有效识别 自动识别 标签 保证 | ||
【主权项】：
1.一种视网膜光学相干层析体数据自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取每个视网膜OCT体数据的每个B-扫描的特征向量，并根据所述每个B-扫描的特征向量得到所述每个视网膜OCT体数据的全局特征；/n根据所述每个视网膜OCT体数据的全局特征及标签作为输入，训练分类器模型；以及/n获取待分类的视网膜OCT体数据，并得到所述待分类的视网膜OCT体数据的全局特征，将所述待分类的视网膜OCT体数据的全局特征输入训练好的分类器模型，得到待分类的视网膜OCT体数据的最终标签分类结果。/n
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