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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明提供了一种基于裂隙灯图像的K‑F环自动识别分级方法和系统，方法包括：接收上传的未分级的裂隙灯图像，并自动上传至图像预处理模块；对上传的裂隙灯图像进行图像预处理，并输入K‑F环识别模块；由部署完成的基于深度学习的裂隙灯图像K‑F环自动识别分级算法模型进行处理，用于判断裂隙灯图像中是否有K‑F环；根据提前训练好的样本分级标签，自动输出分级种类，用于判断K‑F环的分级；融合以上输出信息，生成K‑F环报告，实现自动记录，用于病情追踪和管理。根据本发明技术方案，能够通过用户上传的裂隙灯图像自动判断是否存在K‑F环并分级严重程度，为提高肝豆状核变性疾病的数字化诊断和管理水平提供辅助手段。
主权项：1.一种基于裂隙灯图像的K-F环自动识别分级方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10，接收上传的未分级的裂隙灯图像，并自动上传至图像预处理模块；步骤S20，对上传的裂隙灯图像进行图像预处理，并输入K-F环识别模块；步骤S30，由部署完成的基于深度学习的裂隙灯图像K-F环自动识别分级算法模型进行处理，用于判断裂隙灯图像中是否有K-F环；步骤S40，根据提前训练好的样本分级标签，自动输出分级种类，用于判断K-F环的分级；步骤S50，融合步骤S30和步骤S40的输出信息，生成K-F环报告，实现自动记录，用于病情追踪和管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 基于裂隙灯图像的K-F环自动识别分级方法和系统
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