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一种基于神经网络和自适应形态学约束的黄斑检测方法
- 专利权人:
- 张寅升
- 发明人:
- 张国明,尚倩,张寅升
- 申请号：
- CN202010864924.1
- 公开号：
- CN112006649A
- 申请日:
- 2020.08.25
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
