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申请/专利权人：西南医科大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的眼及眼眶解剖VR教学系统，通过收集大规模历史时期眼及眼眶三维影像数据样本，及其对应的关键结构点；将收集到的三维影像数据进行预处理；确定卷积神经网络结构，提取眼及眼眶三维影像的主要特征；以眼及眼眶三维影像的主要特征为输入，对应的关键结构点为输出，训练卷积神经网络；将所述待教学眼及眼眶三维影像数据输入离线训练的卷积神经网络模型中，输出待教学眼及眼眶的关键结构点。本发明解决了现有技术无法自动识别和标注不同眼及眼眶情况的关键结构点而导致教学效果差的问题。同时基于矩阵变换算法可以实现选择任意的关键结构点进行观察，满足教学需求。
主权项：1.一种基于深度学习的眼及眼眶解剖VR教学系统，其特征在于：包括数据采集模块、结构点分析模块和教学批注模块，所述数据采集模块、结构点分析模块和教学批注模块通信连接，其中：所述数据采集模块，用于采集待教学眼及眼眶三维影像数据；所述结构点分析模块，用于将所述待教学眼及眼眶三维影像数据输入离线训练的卷积神经网络模型中，输出待教学眼及眼眶的关键结构点，所述离线训练的卷积神经网络模型，包括以下训练步骤：S1、数据收集：收集大规模历史时期眼及眼眶三维影像数据样本，及其对应的关键结构点；S2、数据预处理：将收集到的三维影像数据进行预处理，所述预处理包括缩放、裁剪和灰度化；S3、特征提取：确定卷积神经网络结构，提取眼及眼眶三维影像的主要特征，所述主要特征包括边缘、纹理和形状；S4、模型训练：以眼及眼眶三维影像的主要特征为输入，对应的关键结构点为输出，训练卷积神经网络；所述教学批注模块，用于对待教学眼及眼眶的关键结构点的信息进行批注，并在VR引擎中显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南医科大学 一种基于深度学习的眼及眼眶解剖VR教学系统
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