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公开(公告)号：CN113592780B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202110760584.2
申请日：2021-07-06
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , A61B3/12 , A61B3/14 , A61B3/00 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种眼底图像分类方法、装置、设备及存储介质。眼底图像分类方法包括：获取患者眼部的待测眼底图像；基于空间注意力机制，得到待测眼底图像对应的空间注意力权值；基于空间注意力权值得到待测眼底图像的关键区域；将待测眼底图像输入ResNet模型，并结合关键区域，得到待测眼底图像对应的分类结果。解决眼科医生对患者眼底图像进行人为判断不能满足患者的需求，且眼科医生处于高负荷工作状态下可能出现眼底图像识别错误的问题，实现对患者眼底图像进行快速分类，减轻眼科医生前期诊断期间的负担，提高眼科医生的工作效率的效果。
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公开(公告)号：CN116740485A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310509465.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/52 , G06V10/25 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本申请提供了一种病变检测模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，通过获取第一医学图像和第二医学图像，第一医学图像无标签，第二医学图像具有标签，通过预设教师模型对第一医学图像进行病变检测，通过预设学生模型对第一医学图像进行病变检测，并通过预设学生模型对第二医学图像进行病变检测，根据病变检测结果进行损失计算得到目标损失数据，根据目标损失数据调整预设学生模型的第一网络参数，根据第一网络参数调整预设教师模型的第二网络参数，以训练预设学生模型，得到病变检测模型，通过病变检测模型对目标医学图像进行病变检测，得到目标病变位置和目标疾病类型，提高了病变检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111281337B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010135476.1
申请日：2020-03-02
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像采集设备及基于图像采集设备的眼底视网膜成像方法。所述图像采集设备包括：云台；云台相机，固定于所述云台上；光源，固定于所述云台上或待采集眼底图像用户的额托架上，用于提供所述待采集眼底图像用户的照明光线；接目镜，与所述云台相机连接，用于接收所述照明光线进入所述待采集眼底图像用户的眼底后的眼底视网膜信息；所述云台相机用于根据所述眼底视网膜信息采集得到所述待采集眼底图像用户的眼底视网膜图像。本发明实施例的技术方案，以实现自动追踪用户眼球得到更好的眼底视网膜图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115439900A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210919551.2
申请日：2022-08-02
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本申请实施例提出的视网膜图谱构建方法及其装置、计算机设备、存储介质，通过获取不同被试对象的初始视网膜图像，对初始视网膜图像进行分层处理，得到整体厚度图像和多个分层厚度图像，对整体厚度图像进行图像配准，得到变形向量场，根据变形向量场对分层厚度图像进行图像变换，得到目标视网膜图像，将不同被试对象对应的目标视网膜图像进行组合，得到视网膜厚度图像张量，对视网膜厚度图像张量进行分解，得到目标视网膜图像中每一像素点对应的特征向量，基于特征向量对目标视网膜图像中的全部像素点进行聚类，得到聚类结果，根据聚类结果对分层厚度图像中与目标视网膜图像对应的像素点进行标记得到目标视网膜图谱，能够提高视网膜分区的准确性。
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公开(公告)号：CN115205351A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210668162.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本公开实施例提供被试间视网膜图像配准方法和装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域。该被试间视网膜图像配准方法，包括：获取至少两个原始图像；原始图像为不同被试的图像，原始图像包括视网膜en‑face视角的光学相干断层扫描图像；原始图像包括源图像、目标图像；对原始图像进行视网膜厚度计算处理，得到目标厚度图像；目标厚度图像包含原始图像中视网膜的厚度信息；对目标厚度图像进行极坐标空间变换处理，得到极坐标空间中的极坐标图像；在极坐标空间中对极坐标图像进行配准，得到原图像空间中的目的图像，通过本公开实施例提供的技术方案可以实现针对不同被试的视网膜图像的配准。
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公开(公告)号：CN113850861A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111068531.0
申请日：2021-09-13
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本申请提供了一种器械深度预测的方法、设备及存储介质，方法包括：获取当前时刻待预测器械的显微镜图像以及光学相干断层扫描图像；分别对显微镜图像、光学相干断层扫描图像进行图像分割，得到待预测器械在显微镜图像上的第一面积、光学相干断层扫描图像上的第二面积；根据第一面积、第二面积，预测得到当前时刻的待预测器械的第一深度。通过对显微镜图像、光学相干断层扫描进行图像分割，得到第一面积和第二面积，从而根据第一面积、第二面积得到待测器械的第一深度。此时，第一深度为采用两种采集设备的图像进行处理并结合图像分割得到的，其相对于传统方法(如三维建模)计算器械深度的方式，本申请的处理更为简单且准确度高。
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公开(公告)号：CN113850772A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111098916.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 南方科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B3/14 , A61B3/12 , A61B3/117 , A61B3/10 , G16H30/20
Abstract: 本发明公开了一种于AS‑OCT视频的青光眼筛查方法、系统、设备及存储介质，基于AS‑OCT视频的青光眼筛查方法，包括：获取基于暗‑亮‑暗变化环境中待测试人眼的前节OCT视频，并将前节OCT视频拆分为多个视频帧图像；对多个视频帧图像进行对齐处理以得到多个对齐图像；提取多个对齐图像的感兴趣区域以得到多个特征区域；根据预设多视角时空网络模型对多个特征区域进行计算以得到预测分数；根据预测分数和预设分数比较确定所述筛查结果。本发明通过获取基于暗‑亮‑暗变化环境中待测试人眼的前节OCT视频，以通过前节OCT视频检测变换环境下房角状态，以得到待测试人眼的筛查结果，以检测动态的待测试人眼，以提高原发性闭角型青光眼检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113850762A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111024233.1
申请日：2021-09-02
Applicant: 南方科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼前节图像的眼病识别方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明的眼病识别方法包括获取眼前节图像；对眼前节图像进行标准化处理，得到标准眼前节图像；对标准眼前节图像进行分割处理，得到多个局部眼前节图像；提取局部眼前节图像中的病理特征；对每一病理特征进行特征重要性分析，确定目标病理特征；根据目标病理特征和已训练的AI分析模型，对致盲性眼病进行识别。这种眼病识别方法能够实现对多种眼前节疾病的同时识别，识别效率较高。
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