[发明专利]基于深度学习的睑板腺图像识别方法及相关设备在审
| 申请号： | 202111533683.3 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN116342457A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 栾欣泽;王晓婷;胡深明;刘新颖;武宏 | 申请（专利权）人： | 辽宁蜻蜓健康科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 李婉 |
| 地址： | 110000 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的睑板腺图像识别方法及相关设备，在对采集到的原始睑板腺图像进行预处理，得到待识别睑板腺图像后，一方面可以输入图像分割模型进行自动语义分割，获得待识别睑板腺图像中睑板腺面积，另一方面经过过滤和二值化处理后，可以对二值化图像进行轮廓提取，经过凸包拟合处理，自动确定所得睑板区域的睑板面积，相对于人工绘制睑板腺区域和睑板区域的处理方式，极大提高了区域识别效率和准确性，之后，本发明可以对所得睑板腺面积和睑板面积进行自动比较，获得原始睑板腺图像中的睑板腺识别结果，辅助确定睑板腺功能障碍等级，无需人工比较睑板腺面积后判断，提高了睑板腺图像识别效率和精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 睑板腺 图像 识别 方法 相关 设备 | ||
【主权项】：
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