[发明专利]一种面向慢性病辅助诊断的眼科AI生物特征参数提取算法在审
| 申请号： | 202010493990.2 | 申请日： | 2020-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN111785354A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 谢林春;杨建龙;赵一天;苏攀;杨燕鹤;胡衍;岳星宇;刘江 | 申请（专利权）人： | 中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所;中国科学院宁波材料技术与工程研究所 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 裴金华 |
| 地址： | 315300 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向慢性病辅助诊断的眼科AI生物特征参数提取算法，属于眼科AI算法技术领域。该面向慢性病辅助诊断的眼科AI生物特征参数提取算法包括如下步骤：S1：建立M‑Net卷积神经网络模型；S2：M‑Net卷积神经网络模型对眼科数据进行标记分割为多个分割数据；S3：从分割数据中提取用以辅助慢性病诊断的生物特征参数。本发明中首先建立M‑Net卷积神经网络模型，方便后续将眼科数据分割，接着通过M‑Net模型对眼科数据进行标记分割为多个分割数据，分割精度较高，最后从分割数据中提取用以辅助慢性病诊断的生物特征参数，方便医生获取正常人和患者的这些生物特征参数上的差异，方便医生对病情发展趋势和治疗效果进行有效的评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 慢性病 辅助 诊断 眼科 ai 生物 特征 参数 提取 算法 | ||
【主权项】：
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