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基于不确定度的早产儿视网膜病plus病变分类系统

基本信息

申请号 CN202010901076.7 申请日 -
公开（公告）号 CN111968107A 公开（公告）日 2020-11-20
申请公布号 CN111968107A 申请公布日 2020-11-20
分类号 G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 分类 计算；推算；计数;
发明人 刘磊 申请（专利权）人 合肥奥比斯科技有限公司
代理机构 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 代理人 余罡
地址 230000 安徽省合肥市高新区黄山路605号民创中心506、508室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供了一种基于不确定度的早产儿视网膜病plus病变分类系统，涉及深度学习技术领域。通过血管分割模块，先分割出眼底图像的血管，分类模块再利用贝叶斯深度学习分类网络模型提取特征，通过多次dropout蒙特卡洛，获取三组分别对应三个病变类型的概率值和一组图像噪声，并计算每组概率值的均值以及方差，将均值最大的病变类型作为最终分类结果，将图像噪声的均值作为偶然不确定度，方差和作为模型不确定度。在实际投入使用时，可以通过两种不确定度判定图像分类结果的可信程度，而不是选择盲目相信模型给予的诊断结果，这对于医生和患者而言，考虑是否需要人工眼科专家重新诊断帮助非常大，在实际临床使用更加安全可靠。