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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法、介质和设备，该方法包括：接收预设终端采集的待处理的眼部图像；将待处理的眼部图像输入训练完成的第一深度学习模型中，输出针对眼部图像的分割结果，分割结果包括角膜区域和泪河区域；根据眼部图像的分割结果使用泪河平均径向高度计算方法计算出泪河高度；根据计算出的泪河高度评估泪液分泌水平，并将评估结果反馈给预设终端。上述方案通过深度学习模型能够对用户通过预设终端采集的眼部图像进行分割，输出分割结果，并根据分割结果计算泪河高度，进而评估泪液分泌水平反馈给预设终端，能够满足不同场景下用户对泪液分泌水平自我评估的需求。
主权项：1.一种基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述方法包括：接收预设终端采集的待处理的眼部图像；将待处理的所述眼部图像输入训练完成的第一深度学习模型中，输出针对所述眼部图像的分割结果，所述分割结果包括角膜区域和泪河区域；根据所述眼部图像的分割结果使用泪河平均径向高度计算方法计算出泪河高度；根据计算出的所述泪河高度评估泪液分泌水平，并将评估结果反馈给所述预设终端；所述根据所述眼部图像的分割结果使用泪河平均径向高度计算方法计算出泪河高度包括：获取角膜区域的分割图，计算角膜横径的像素长度和角膜圆心位置，所述角膜圆心位置为将角膜区域拟合为正圆后获得的圆心位置；获取泪河区域的分割图，采用轮廓提取函数从泪河区域的分割图中提取泪河轮廓，得到上下分布的两条圆弧线；取下圆弧的某个采样点作为第一基准点，连接所述第一基准点到所述角膜圆心位置之间的线段，该线段与上圆弧的交点作为第二基准点，计算第一基准点到所述角膜圆心位置与第二基准点到所述角膜圆心位置的差值，将该差值作为当前采样点对应的泪河高度的径向高度；取下圆弧的下一个采样点作为第一基准点，重复上述步骤，直至沿所述下圆弧的圆周方向预设范围内所有的采样点都计算完成，对计算得到的所有采样点对应的泪河高度的径向高度取平均，作为最终计算得到的泪河高度。
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权利要求：
百度查询： 厦门大学 基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法、介质和设备
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