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申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院;北京交通大学
摘要：本发明提供一种基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法及系统，属于基于深度学习的医疗信息处理技术领域，获取眼动视频数据；眼动视频数据进行预处理，实现眼动视频中无效帧和有效帧的判断，去除视频中的无效帧；对预处理后的眼动视频数据中的每一图像帧利用分割网络进行眼球分割，得到图像帧的眼球分割掩膜；对眼球分割掩膜进行质心计算得到瞳孔中心点，获取眼动视频的眼球运动轨迹序列；使用预先训练好的一维时序卷积分类器对眼球运动轨迹序列进行处理，得到有无水平眼震的结果。本发明通过挖掘水平眼震特征，建立基于深度学习的自动水平眼球震颤检测模型，可以为最终的诊断提供有价值的参考依据，辅助医务人员完成诊断与治疗，提高患者的就诊效率。
主权项：1.一种基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法，其特征在于，包括：获取眼动视频数据；对获取的眼动视频数据进行预处理，实现眼动视频中无效帧和有效帧的判断，去除视频中的无效帧；对预处理后的眼动视频数据中的每一图像帧利用分割网络进行眼球分割，得到图像帧的眼球分割掩膜；对眼球分割掩膜进行质心计算得到瞳孔中心点，获取眼动视频的眼球运动轨迹序列；使用预先训练好的一维时序卷积分类器对眼球运动轨迹序列进行处理，得到有无水平眼震的结果；其中，所述的一维时序卷积分类器由9层特征提取网络、全局平均池化以及全连接层组成；特征提取网络中每层包含一维卷积、批正则化以及Relu激活函数，通过全局平均池化和一层全连接层，结合softmax函数，获得分类判断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 北京交通大学 基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法及系统
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