一种基于图像识别的糖尿病视网膜病变的诊断方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111494491.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114140650A | 公开（公告）日 | 2022-03-04 |
| 申请公布号 | CN114140650A | 申请公布日 | 2022-03-04 |
| 分类号 | G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G16H30/20（2018.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 靳雪;郑健;徐立璋;刘国;尹荣荣;张倩;洪姣;邓科;章书波;胡汉平;毛昱升;姜兴民;朱松林;刘芷萱;赵先洪;李银谷 | 申请（专利权）人 | 武汉爱眼帮科技有限公司 |
| 代理机构 | 湖北创融蓝图知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 陈冲 |
| 地址 | 430074湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道35号银久科技产业园（二期）03幢3层2号（5号）（自贸区武汉片区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于图像识别的糖尿病视网膜病变的诊断方法及装置。先由医疗端获取视网膜图像，并在视网膜图像中标注出眼底图像病变区域，再将标注好的视网膜图像发送到服务器端；服务器端将标注好的视网膜图像输入到基于Mask RCNN的视网膜眼底图像多病变分类网络模型中训练直至模型收敛。接着由患者端发送待诊断的眼底图片到服务器端；服务器端将待诊断的眼底图片输入到训练完成的基于Mask RCNN的视网膜眼底图像多病变分类网络模型中，得到诊断结果，并发回到患者端。本发明基于图像识别技术实现了对糖尿病视网膜病变的诊断，提高了糖尿病视网膜病变的诊断准确性和诊断速度。 |
