[发明专利]一种基于卷积循环神经网络的AS-OCT图像的房角分类方法有效
| 申请号： | 202011612754.4 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112712531B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 郝华颖;赵一天;蒋珊珊;李飞;张秀兰;刘江 | 申请（专利权）人： | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所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;中山大学中山眼科中心 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京利丰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32256 | 代理人： | 王锋 |
| 地址： | 315000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积循环神经网络的AS‑OCT图像的房角分类方法，使用全局扫描对齐方法对AS‑OCT切片进行对齐操作，解决眼睛不自主运动和眼睛的光轴不适当放置的可能性导致的图像错位；采用深度学习分割算法对虹膜进行分割，从而由虹膜根部确定ACA的区域；基于卷积循环神经网络同时对二维图像和图像序列信息进行建模，提高网络对窄角和粘连的分类性能。本发明能够对开、狭窄和粘连的青光眼进行准确分类，达到世界先进水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 循环 神经网络 as oct 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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