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申请/专利权人：杭州聚秀科技有限公司;浙大城市学院
摘要：本发明涉及医疗检测技术领域，特别涉及基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法及系统，包括：构建眼部动作识别模型，以预测特定眼部行为，通过语音方式提醒受测者，并自动保存特定眼部行为发生后的多张眼底图像；获取多张眼底图像，构成图像库；对图像库内的眼底图像进行预处理，使用OpenCV库检测图像黑色区域；计算黑色区域面积，设定分类阈值，通过分类阈值对多张眼底图像进行分类，区分正常眼底图像和异常眼底图像；将异常眼底图像和病变检测结果构成样品集；构建病变识别模型，通过样品集训练病变识别模型，学习眼底图像中黑色区域与病变的关系。
主权项：1.基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法，其特征在于，所述方法包括：构建眼部动作识别模型，以预测特定眼部行为，通过语音方式提醒受测者，并自动保存特定眼部行为发生后的多张眼底图像，并将多个眼底图像发送到云端的数据库；获取多张眼底图像，构成图像库；具体为：从数据库中获取不同患者、不同时间的眼底图像；从病例系统中获取患者相应的病例，通过自然语言处理算法从病例中提取相应的病程记录；为每个眼底图像添加时间标签和患者信息标签，将时间标签与患者病程记录相对应，以便于分析病变的变化与病程的关系；根据患者信息建立图像库，将与患者信息相关的眼底图像按照时间标签升序排列；对图像库内的眼底图像进行预处理，使用OpenCV库检测图像黑色区域；计算黑色区域面积，设定分类阈值，通过分类阈值对多张眼底图像进行分类，区分正常眼底图像和异常眼底图像；将异常眼底图像和病变检测结果构成样品集；获取病变检测结果的步骤为：连接病例系统，利用异常眼底图像的患者信息标签，获取与患者信息标签对应的病例信息，并从病例信息中提取医生诊断结果，所述诊断结果包括病变类型、病变位置和病变严重程度；构建病变识别模型，通过样品集训练病变识别模型，学习眼底图像中黑色区域与病变的关系；所述特定眼部行为包括眨眼、眼球转动中的一种或者多种。
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百度查询： 杭州聚秀科技有限公司 浙大城市学院 基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法及系统
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