一种基于卷积神经网络的多模型糖网病变自动筛查方法
基本信息
| 申请号 | CN202011142595.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112200794A | 公开（公告）日 | 2021-01-08 |
| 申请公布号 | CN112200794A | 申请公布日 | 2021-01-08 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 曹鱼;陈齐磊;倪京;刘本渊 | 申请（专利权）人 | 苏州慧维智能医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 苏州铭浩知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 苏州慧维智能医疗科技有限公司 |
| 地址 | 215000 江苏省苏州市工业园区华池街88号晋合广场2幢1106室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及基于卷积神经网络的多模型糖网病变自动筛查方法，包括如下步骤：获取眼底图像；利用糖网图像质量检查CNN分类器筛选出眼底图像中的正常眼底图像；通过糖网等级分类器模块获取正常眼底图像中糖网图像所属病变的糖网国标等级；通过糖网病变区域检测模块获取正常眼底图像上的病变位置以及类别信息；将糖网图像所属病变的糖网国标等级和病变位置以及类别信息通过糖网早期筛查等级分类融合模块融合后获取筛查等级；将病变位置以及类别信息通过卷积神经网络类别激活映射模块后，获取出血位置的面积，本发明能准确的进行自动化进行糖网影像早期筛查，提高了早期筛查的效率，减轻诊断人员的工作负担，另外还弥补了单个模型容错率低的缺点。 |
