一种基于神经网络和自适应形态学约束的黄斑检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010864924.1
IPC分类号：A61B3/12;A61B3/14
申请日期：
2020-08-25
申请人：
张寅升

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络和自适应形态学约束的黄斑检测方法
申请号	CN202010864924.1	申请日期	2020-08-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-01	公开/公告号	CN112006649A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B3/12 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B3/00 测试眼睛的设备；检查眼睛的仪器（用超声波、声波或次声波检查眼睛入A61B8/10）〔4，5〕 A61B3/10 客观型的，即不依赖于病人的感觉或反应的检验眼睛的器械〔5〕 A61B3/12 用于检查眼底的，例如眼底镜（A61B 3/13优先）〔5〕	IPC分类号	A;6;1;B;3;/;1;2;;;A;6;1;B;3;/;1;4查看分类表>
申请人	张寅升	申请人地址	浙江省杭州市西湖区浙大路38号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	张寅升	当前权利人	张寅升
发明人	张寅升;尚倩;张国明
代理机构	上海思牛达专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于神经网络和自适应形态学约束的黄斑检测方法，涉及黄斑图像检测技术领域，包括以下步骤搭建区域卷积神经网络生成视盘和黄斑的候选区域，其中包括预先获取原始眼底图片作为区域卷积神经网络的输入；生成一组校准后的形态学约束规则，其中包括获取眼底相机的光学参数、拍摄参数和患者信息；基于这组相机自适应形态学规则进一步筛选黄斑候选区域；获取过滤后的最终区域特征信息。本发明基于人类眼底解剖学信息，通过黄斑形态学约束规则，结合眼底相机的光学参数、拍摄参数以及患者年龄、左右眼别信息对形态学约束规则进行细化和校准，使用形态学约束规则过滤掉不合理的候选区域，进而提高黄斑检测的准确率。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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