基于深度学习的机器人视网膜下注射针的检测与定位方法

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本发明公开了一种基于深度学习的机器人视网膜下注射针的检测与定位方法。本发明利用光学相干断层扫描2维横截面图像(OCT B‑扫描)中视网膜上方可见的针头部分信息来粗略定位视网膜下的针头位置，并裁剪图像感兴趣区域(ROI)；然后将多个裁剪后的相邻图像送入到视网膜下注射针头检测和定位模型实现针头精确定位。本发明在输入数据的前景和背景之间提供了平衡，与完整的OCT B‑扫描相比，裁剪扫描数据包含更少的噪声和更少的镜像伪影，有助于生成高精度的结果。该方法不仅考虑了注射针的变形，而且不需要任何几何特征。本发明有助于提高视网膜下注射针的检测和定位精度。