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公开(公告)号：CN111653365A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010715688.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 中山大学附属第一医院 , 中山大学中山眼科中心
Abstract: 本发明公开了一种鼻咽癌辅助诊断模型构建和辅助诊断方法及系统，涉及医疗数据处理技术领域。其中鼻咽癌辅助诊断模型构建方法，包括：样本获取：获取鼻内镜图像，所述鼻内镜图像包含鼻咽癌组和非鼻咽癌组；预处理：对所述鼻内镜图像进行预处理；模型训练：将预处理后的鼻内镜图像输入卷积神经网络中，对所述卷积神经网络进行训练，获得鼻咽癌辅助诊断模型。本发明能对鼻内镜图像进行分析并实时输出预测患病概率以辅助医师进行鼻咽癌诊断，可有效提高鼻咽癌诊断的准确率，提高活检的检出率，从而实现鼻咽癌早筛早诊早治，改善患者的治疗效果和预后的目的。
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公开(公告)号：CN111028924A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911001301.5
申请日：2019-10-21
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安邮电大学 , 中山大学中山眼科中心
IPC: G16H30/40
Abstract: 本发明涉及一种多种形态医疗影像数据标注方法及系统，包括：接收用户上传的图片，根据预设的图片格式核对格式是否正确；若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；设置标注图片的权限；根据疾病种类为用户提供标注工具箱；接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；提取同一级别用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。本发明可以使用不同的标注工具对图像进行标注，满足多种形态的医疗影像的标注需求，并采用分级标注的流程，提高对图片标注的准确性。
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公开(公告)号：CN110974151A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911077281.X
申请日：2019-11-06
Applicant: 中山大学中山眼科中心
Abstract: 本发明涉及医疗图像处理技术领域，尤其涉及一种识别视网膜脱离的人工智能系统和方法，包括：将广域眼底图像输入到第一卷积神经网络中，判断其是否存在视网膜脱离；当判断所述广域眼底图像存在视网膜脱离时，在所述广域眼底图像上定位视网膜脱离病灶部位；在判断为存在视网膜脱离的所述广域眼底图像上生成由所述广域眼底图像中心指向所述视网膜脱离病灶部位中心的箭头，用于指导术前体位。本发明识别视网膜脱离准确高效，能够实现大规模的人群健康体检，即便是专业经验较少的眼科医生或者非专业的基层医院医生也可以直接通过筛查图像准确解读患者的广域眼底图像，为患者提供更全面的病情评估。
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公开(公告)号：CN109344808A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811326045.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 中山大学中山眼科中心
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的眼部图像处理系统，包括图像初筛模块、图像定位模块：所述图像初筛模块，用于通过第一CNN模型判断眼部图像是否为眼部异常图像；所述图像定位模块，用于通过Faster-RCNN模型定位眼部图像中正常解剖结构及异常现象的位置，并对正常解剖结构及异常现象的类型进行标注，得到眼部标注图像。本发明可以获取眼部图像中正常解剖结构及异常现象的位置并且标注正常解剖结构及异常现象的类型，从而辅助系统使用者快速、准确地判断眼部图像上所包含的解剖结构及所存在的异常现象。
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公开(公告)号：CN106667443A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710017295.7
申请日：2017-01-10
Applicant: 中山大学中山眼科中心
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/7275 , A61B5/7282
Abstract: 本发明提供了先天性白内障术后并发症预测方法和系统，通过临床信息获取预测因子；将预测因子通过朴素贝叶斯算法，得到预测结果；呈现预测结果；根据预测结果获取对应的随访信息，从而可以准确预测并发症的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113744254B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111051687.8
申请日：2021-09-08
Applicant: 中山大学中山眼科中心
Abstract: 本发明涉及医学图像分析领域，更具体地，涉及一种眼底图像分析方法、系统、存储介质和计算机设备。一种眼底图像分析方法，包括以下步骤：获取所拍摄的眼底图像；分析眼底图像的整体质量是否合格，如果整体质量合格，则输出眼底图像，如果整体质量不合格，则分析眼底图像的结构完整度和亮度是否合格；如果结构完整度或者亮度不合格，则重新拍摄眼底图像，如果结构完整度和亮度合格，则分析眼底图像的清晰度是否合格；如果清晰度合格，则输出眼底图像，如果清晰度不合格，则分析眼底图像是否屈光间质浑浊；如果屈光间质浑浊，则输出眼底图像并发送就诊建议，如果没有屈光间质浑浊，则重新拍摄眼底图像。
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公开(公告)号：CN118053195A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410069977.2
申请日：2024-01-17
Applicant: 中山大学中山眼科中心
IPC: G06V40/18 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种超广域眼底图像识别方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：获取待识别超广域眼底图像；将所述待识别超广域眼底图像输入眼底结构识别模型，以使所述眼底结构识别模型输出超广域眼底预测图像；其中，所述超广域眼底预测图像中标注有黄斑位置、视盘区域、视杯区域和眼底结构名称；眼底结构包括：黄斑、视盘以及视杯；通过以下方式构建所述眼底结构识别模型：获取若干标注有黄斑位置、以视盘位置为圆心的视盘目标框、以视杯位置为圆心的视杯目标框以及眼底结构名称的超广域眼底样本图像；构建初始神经网络模型；以所述超广域眼底样本图像对所述初始神经网络模型进行训练，直至所述初始神经网络模型收敛，生成眼底结构识别模型。
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公开(公告)号：CN117982134A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410229188.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 中山大学中山眼科中心
Abstract: 本发明提供了一种眼部检查过程中的自动体态检测与纠正方法及系统，所述方法包括：持续获取第一预设时长的体态视频数据；将各个所述体态视频数据依次输入至预设体态检测模型，以使所述体态检测模型根据各个所述体态视频数据实时更新用户的当前体态信息；根据所述当前体态信息与第一预设条件对用户进行体态纠正，直到所述当前体态信息满足第一预设条件；持续获取检查设备预设位置处的当前压力信息，根据所述当前压力信息与第二预设条件对用户进行体态纠正，直到所述当前压力信息满足第二预设条件，完成所述自动体态检测，通过在眼部检查过程结合自动体态检测，实现眼科检查流程的自动化，提高眼科检查的检查效率。
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公开(公告)号：CN116977298A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310878892.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 中山大学中山眼科中心
IPC: G06T7/00 , G06V40/18 , G06T5/00 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种眼底图像质量评估及优化的方法、装置、终端及存储介质，包括：将获取的待检测婴幼儿的眼底图像输入至预设的眼底图像质量评估模型中，以使所述眼底图像质量评估模型，识别所述眼底图像所属的眼球部位；并输出所述眼底图像所属的眼球部位对应的评估结果。根据所述评估结果通过预设的公式计算所述眼底图像对应的图像质量连续性评分。通过所述眼底图像的评估结果以及图像质量连续性评分生成眼底图像的最终评价结果，根据所述最终评价结果，对所述待检测婴幼儿的眼底图像进行定向优化，输出优化后的眼底图像。
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公开(公告)号：CN115456962B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202211023974.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 中山大学中山眼科中心
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B3/10
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的脉络膜血管指数预测方法和装置。该方法包括步骤：获取待识别的光学相干断层扫描图像，将所述待识别的光学相干断层扫描图像输入至基于卷积神经网络的脉络膜血管指数预测模型，输出所述预测待识别的光学相干断层扫描图像对应的脉络膜面积、管腔面积和脉络膜血管指数(CVI)。本发明提高了对脉络膜面积、管腔面积和CVI值的识别准确度。
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