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基于YOLO-v8模型的眼底视网膜病变检测与识别算法 

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申请/专利权人:深圳灵幻科技有限公司

摘要:本发明属于医学应用技术领域,提供了一种基于YOLO‑v8模型的眼底视网膜病变检测与识别算法,所述方法包括:利用眼底成像设备获取眼底图像数据,并进行原始图像预处理,采用改进的YOLO‑v8模型架构,结合深度卷积神经网络,实现对眼底图像中病变区域的准确检测和定位;对检测到的病变区域进行分类。上述基于YOLO‑v8模型的眼底视网膜病变检测与识别算法,先利用眼底成像设备获取眼底图像数据,并进行原始图像预处理,然后采用改进的YOLO‑v8模型架构,结合深度卷积神经网络,实现对眼底图像中病变区域的准确检测和定位,最后对检测到的病变区域进行分类,包括黄斑变性、视网膜血管病变等,并提供定量分析结果,实现实时、强鲁棒、高精度的眼底视网膜病变检测与识别。

主权项:1.一种基于YOLO-v8模型的眼底视网膜病变检测与识别算法,其特征在于,所述方法包括:数据采集与预处理:利用眼底成像设备获取眼底图像数据,并进行原始图像预处理;YOLO-v8模型设计:采用改进的YOLO-v8模型架构,结合深度卷积神经网络,实现对眼底图像中病变区域的准确检测和定位;病变分类与定量分析:对检测到的病变区域进行分类,包括黄斑变性、视网膜血管病变等,并提供定量分析结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 深圳灵幻科技有限公司 基于YOLO-v8模型的眼底视网膜病变检测与识别算法

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