一种基于深度学习的彩色眼底图像青光眼筛查方法及系统
基本信息
| 申请号 | 2020111813805 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112288720A | 公开（公告）日 | 2021-01-29 |
| 申请公布号 | CN112288720A | 申请公布日 | 2021-01-29 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I; | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 石文秀;党康;丁晓伟;张政 | 申请（专利权）人 | 苏州体素信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海段和段律师事务所 | 代理人 | 李佳俊;郭国中 |
| 地址 | 215600江苏省苏州市张家港市保税区华达路36号新兴产业育成中心A栋217室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种彩色眼底图像青光眼筛查方法及系统，包括：步骤M1：采集不同来源的彩色眼底图像数据，并对部分彩色眼底图像数据进行标注；步骤M2：对采集到的彩色眼底图像数据进行预处理；步骤M3：利用预处理后的标注的图像数据训练卷积神经网络，直至损失函数收敛，得到训练后的卷积神经网络，利用预处理后的未标注的彩色眼底图像数据对训练后的卷积神经网络进行半监督方法训练，得到半监督方法训练后的卷积神经网络；步骤M4：利用半监督方法训练后的卷积神经网络分割眼底图像中的视盘视杯区域，根据分割结果判断青光眼。本发明采用了数据增强和半监督方法学习，提高模型的稳定性，降低算法对标注数据的需求。 |
