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一种基于深度学习的眼球超声图像自动分类方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种基于深度学习的眼球超声图像自动分类方法及系统，属于医学图像识别技术领域。该方法包括：S100：获取不同来源的眼球超声图像；S200：对所述眼球超声图像进行预处理；S300：从预处理后的眼球超声图像中提取病变特征，并对具有病变特征的眼球超声图像进行标注，生成已标注的眼球超声图像数据集；S400：构建深度学习网络模型，并使用已标注的眼球超声图像数据集训练所述深度学习网络模型；S500：利用训练好的深度学习模型，对待分类的眼球超声图像进行自动识别分类，输出识别分类结果，实现眼球超声图像更加精准的识别分类。
申请人信息
- 申请人:深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所)
- 申请人地址:518040 广东省深圳市福田区香蜜湖街道泽田路18号深圳市眼科医院大数据与人工智能办公室
- 发明人: 深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的眼球超声图像自动分类方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311518259.0 |
| 申请日 | 2023/11/15 |
| 公告号 | CN117456594A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06V40/18 |
| 权利人 | 深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所) |
| 发明人 | 杨卫华; 汪建涛; 龚迪; 谢翠娟; 姚雪 |
| 地址 | 广东省深圳市福田区香蜜湖街道泽田路18号深圳市眼科医院大数据与人工智能办公室 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的眼球超声图像自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：获取不同来源的眼球超声图像；S200：对所述眼球超声图像进行预处理；S300：从预处理后的眼球超声图像中提取病变特征，并对具有病变特征的眼球超声图像进行标注，生成已标注的眼球超声图像数据集；S400：构建深度学习网络模型，并使用已标注的眼球超声图像数据集训练所述深度学习网络模型；S500：利用训练好的深度学习模型，对待分类的眼球超声图像进行自动识别分类，输出识别分类结果。