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基于卷积神经网络的前房角参数识别在青光眼诊断中的应用 

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申请/专利权人:武汉爱尔眼科医院有限公司

摘要:本发明公开了基于卷积神经网络的前房角参数识别在青光眼诊断中的应用,其步骤包括:S1:基于深度学习的巩膜突自动识别;S2:分析量化表征青光眼的指标;S3:青光眼诊疗的应用探索。以青光眼诊断时对AS‑OCT图像的辅助方式为研究对象展开工作,为高效且准确的量化AS‑OCT图像中各项表征指标,研究基于深度学习的青光眼识别;为探索更加丰富的AS‑OCT结构与青光眼的相关联系,扩展表的临床指标计算;最后探索深度学习在青光眼诊疗中的应用。建统一的评价框架,对不同巩膜骨刺定位和闭角分类算法进行标准化、公平的比较,客观量化巩膜突识别和结果,用于后期评估青光眼不同治疗方案的效果。

主权项:1.基于卷积神经网络的前房角参数识别在青光眼诊断中的应用,其特征在于:其步骤包括:S1:基于深度学习的巩膜突自动识别;S2:分析量化表征青光眼的指标;S3:青光眼诊疗的应用探索。

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权利要求:

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