基于深度学习的眼底图视网膜黄斑水肿病变预测的方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 颜成钢,朱嘉凯,王兴政,陈安琪,孙垚棋,张继勇,张勇东
- 申请号：
- CN201910968469.7
- 公开号：
- CN110720888A
- 申请日:
- 2019.12.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的眼底图视网膜黄斑水肿病变预测的方法。本发明采用的数据集来自法国在2004年TECHNO‑VISION项目中资助的Messidor研究项目,该项目采用眼底图中的硬性渗出物来用于评估黄斑水肿的风险。对数据集中的眼底图进行预处理之后,只需将拍得的眼底图进行裁剪统一图片的大小,然后进行高斯模糊提取细节特征,将简单处理后的图像作为卷积神经网络的输入进行训练。本发明能够获得更高的预测病变的准确性,同时进行检测的时间也可以大大缩短。其分类的准确性和检测所用的时间较之于传统的检测方法有了很大的提升。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
