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申请/专利权人：武汉爱尔眼科洪山医院有限公司
摘要：本发明提出了基于机器学习利用UBM图像的预测方法，包括如下步骤：选取ICL术前UBM图像，对质量合格的UBM图像进行点位标注，进行图像分割模型训练形成分割模型Unet，将术前UBM图像输入训练好的分割模型Unet中，得到需要前后房结构相关参数；对UBM图像的睫状体相关关键点进行标注，基于此标注生成高斯热力图，训练Unet模型对高斯热力图进行预测，模型预测结果转换为关键点，再基于关键点计算睫状体相关的关键参数；收集步骤S1中所述的提取的参数和步骤S2中计算的关键参数，构建XGboost回归模型并输出预测参数。
主权项：1.一种基于机器学习利用UBM图像的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、选取ICL术前UBM图像，对质量合格的UBM图像进行点位标注，进行图像分割模型训练形成分割模型Unet，将术前UBM图像输入训练好的分割模型Unet中，提取所需要的参数；S2、对UBM图像的关键点进行标注，基于此标注生成高斯热力图，训练Unet模型对高斯热力图进行预测，训练Unet模型预测结果转换为UBM图像上的关键点，再基于关键点计算睫状体相关的关键参数；S3、收集步骤S1中所述的提取的参数和步骤S2中计算的关键参数，构建XGboost回归模型并输出预测参数。
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权利要求：
百度查询： 武汉爱尔眼科洪山医院有限公司 基于机器学习利用UBM图像的预测方法、系统、设备及介质
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