一种基于深度神经网络的黄斑水肿病变区域分割方法
基本信息
| 申请号 | CN201910846921.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110555856A | 公开（公告）日 | 2019-12-10 |
| 申请公布号 | CN110555856A | 申请公布日 | 2019-12-10 |
| 分类号 | G06T7/11（2017.01）; G06N3/04（2006.01）; G06N3/08（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 章毅; 陈媛媛; 郭际香; 胡俊杰; 张炜; 王璟玲 | 申请（专利权）人 | 成都智能迭迦科技合伙企业（有限合伙） |
| 代理机构 | 北京超凡宏宇专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 成都智能迭迦科技合伙企业（有限合伙） |
| 地址 | 610000 四川省成都市武侯区聚龙路16号2栋3层15号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请提供一种基于深度神经网络的黄斑水肿病变区域分割方法，所述方法包括：获取黄斑水肿患者眼底的OCT图像；将所述OCT图像输入到训练好的深度神经网络分割模型中，得到所述黄斑水肿患者眼底的OCT图像上的病灶区域。在本申请中，通过将所述OCT图像输入到训练好的深度神经网络分割模型中，得到所述黄斑水肿患者眼底的OCT图像上的病灶区域。与现有技术相比，节省了大量的人力物力，同时，通过训练好的深度神经网络分割模型获取黄斑水肿患者眼底的OCT图像上的病灶区域，能够避免目前由于OCT图像噪声较大以及医生之间的经验差别，不同医生的勾画结果往往差异较大，从而导致黄斑水肿的评价误差较大的问题。 |
