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申请/专利权人：中科泰明(南京)科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于黄斑注意力机制和不确定度的AMD分级系统，涉及黄斑病检测技术领域。本发明利用分割网络模型得到视盘分割图像和血管分割图像，再根据得到视盘分割图像和血管分割图像得到黄斑区图像，最后利用注意力网络子模块得到多通道图像，利用贝叶斯深度学习分类网络模型提取特征，并通过多次dropout蒙特卡洛，输出对应四个病变类型的四组概率值和一组噪声；分类网络模块在最终输出模型分类结果的同时，给出偶然不确定度和模型不确定度。使得模型的安全性能得到保证。

主权项：1.一种基于黄斑注意力机制和不确定度的AMD分级系统，其特征在于，所述系统包括：血管视盘分割模块，用于将眼底彩图分割，得到二值化的视盘分割图像和血管分割图像；黄斑区定位模块，用于基于所述视盘分割图像和血管分割图像得到黄斑区图像；分类网络模块，用于将眼底彩图以及对应的视盘分割图像、血管分割图像、黄斑区图像作为训练好的基于注意力机制的深度学习分类网络模型的输入，利用注意力网络将眼底彩图以及对应的血管分割图像、黄斑区图像进行融合，得到多通道图像，再通过主神经网络对多通道图像进行特征提取，并通过多次dropout蒙特卡洛，输出对应四个病变类型的四组概率值和一组噪声；并获取四组概率值的均值和方差，将概率均值最大的病变类型作为最终的分类结果，将噪声的均值作为偶然不确定度，将方差和作为模型不确定度；所述黄斑区定位模块包括：视盘参数计算单元，用于对视盘分割图像中的视盘进行椭圆拟合，得到视盘的中心以及半径、椭圆的长轴和短轴；黄斑区感兴趣区域计算单元，用于基于视盘半径确定血管分割图像上的黄斑区感兴趣区域，并对视盘分割图像中的视盘进行膨胀；象限划分单元，用于基于椭圆的长轴和短轴将黄斑区感兴趣划分为四个象限；首选主血管弓计算单元，用于将血管分割图像与膨胀后的视盘分割图像做Venn差，再经过8连通域计算，保留连通域的像素数不小于30的区域，得到连通域计算图，从中找到连通域的像素数最大的连通域作为首选主血管弓；血管主次排序单元，用于以视盘中心为中心，取所述连通域计算图中多个预设倍数的视盘半径位置处的血管宽度，并以对应的第一预设比例系数进行线性组合，得到连通域计算图中每条血管的平均宽度；并基于第二预设比例系数对连通域的像素数和血管平均宽度进行线性组合，并根据其结果对血管主次排序；备选主血管弓计算单元，用于确定首选主血管弓所在象限；还用于基于血管主次排序，依次判断各个血管与首选主血管弓是否左右同象限且上下异象限，若是，得到备选主血管弓，否则，对下一个血管进行判断；黄斑区计算单元，用于基于定位两条主血管弓后的血管分割图像，作出长轴所在直线，并且在两条主血管弓的一侧以5倍视盘半径的位置做出长轴所在直线的平行线，且与两条主血管弓形成闭合区域；再对闭合区域做圆拟合，其圆心作为黄斑区的中心，圆拟合结果作为黄斑区的定位；闭合区域生成单元，用于在长轴所在直线、长轴所在直线的平行线和两条主血管弓不能形成闭合区域时，由主血管弓到长轴所在直线的最近点向长轴所在直线作垂线；再由长轴所在直线、长轴所在直线的平行线、垂线和两条主血管弓形成闭合区域。

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