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公开(公告)号：CN109166124A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811380431.X
申请日：2018-11-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，在对眼底图像进行预处理后，获取视网膜血管分割图，然后对血管分割图进行后处理。在此基础上对血管网进行细化和边界化处理，得到血管中心线网络和血管边界图。接着进行角点检测，并将其从血管中心线网络中去除，使血管网中各血管段形成相互分离的连通区域。遍历各血管段，近似血管段中心线，将其变为折线从而计算血管方向。最后计算初始管径值，并在血管段中心线上滑动选取圆心，根据圆心血管方向和前期测得的管径值创建半圆窗口，取该窗口与血管边界的两交点间的距离为新的管径值；由此迭代测得一组管径值，取其中值为该血管段的管径大小。本发明适用于大规模的视网膜血管形态的量化，可靠性高。
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公开(公告)号：CN111292285B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811388557.1
申请日：2018-11-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯与支持向量机的糖网病自动筛查方法，包括：对原始彩色眼底图像进行预处理，从中提取血管图像；根据血管图像对预处理图像进行重绘，预处理图像中的血管像素值由周围区域内的非血管像素决定，得到减少血管对比度的血管重绘图像；从血管重绘图像中提取出候选微动脉瘤区域，然后提取候选微动脉瘤的特征；朴素贝叶斯分类器根据候选微动脉瘤特征输出微动脉瘤的标记矩阵，从而获取微动脉瘤的数量，支持向量机根据预处理图像和微动脉瘤的数量给出糖网病检测结果。本方法可以有效避免血管与微动脉瘤精确分割，提取的特征简单易操作，即可实现自动检测是否患有糖网病。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111612856B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010449814.9
申请日：2020-05-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/40 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于彩色眼底图像的视网膜新生血管检测方法，包括获取彩色眼底图像数据并预处理得到训练数据；构建用于视网膜新生血管检测的深度学习网络模型；采用训练数据对深度学习网络模型进行训练得到视网膜新生血管检测器；对待检测的彩色眼底图像数据进行预处理；采用视网膜新生血管检测器对预处理后的待检测的彩色眼底图像数据进行检测得到待检测的彩色眼底图像中判定为视网膜新生血管的像素的预测概率图，并进行阈值化处理得到最终的待检测的彩色眼底图像中的视网膜新生血管的检测结果。本发明还公开了包括所述用于彩色眼底图片的视网膜新生血管检测方法的成像方法。本发明可靠性高、实用性好且检测效果好。
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公开(公告)号：CN111292285A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811388557.1
申请日：2018-11-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯与支持向量机的糖网病自动筛查方法，包括：对原始彩色眼底图像进行预处理，从中提取血管图像；根据血管图像对预处理图像进行重绘，预处理图像中的血管像素值由周围区域内的非血管像素决定，得到减少血管对比度的血管重绘图像；从血管重绘图像中提取出候选微动脉瘤区域，然后提取候选微动脉瘤的特征；朴素贝叶斯分类器根据候选微动脉瘤特征输出微动脉瘤的标记矩阵，从而获取微动脉瘤的数量，支持向量机根据预处理图像和微动脉瘤的数量给出糖网病检测结果。本方法可以有效避免血管与微动脉瘤精确分割，提取的特征简单易操作，即可实现自动检测是否患有糖网病。
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公开(公告)号：CN118485860A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410561067.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像融合的阿尔兹海默症类别预测方法，包括获取现有且对应的脑部sMRI图像和PET图像并预处理得到训练数据集；构建阿尔兹海默症初步类别预测模型并采用训练数据集训练得到阿尔兹海默症类别预测模型；将实际的脑部sMRI图像和PET图像输入到阿尔兹海默症类别预测模型中，完成基于图像融合的阿尔兹海默症的类别预测。本发明还公开了一种包括所述基于图像融合的阿尔兹海默症类别预测方法的成像方法。本发明通过图像融合理论的应用，以及创新性的类别预测模型的构建以及模型的训练，不仅实现了基于多模态图像融合的阿尔兹海默症的类别预测及成像，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN109166124B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201811380431.X
申请日：2018-11-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出一种基于连通区域的视网膜血管形态量化方法，在对眼底图像进行预处理后，获取视网膜血管分割图，然后对血管分割图进行后处理。在此基础上对血管网进行细化和边界化处理，得到血管中心线网络和血管边界图。接着进行角点检测，并将其从血管中心线网络中去除，使血管网中各血管段形成相互分离的连通区域。遍历各血管段，近似血管段中心线，将其变为折线从而计算血管方向。最后计算初始管径值，并在血管段中心线上滑动选取圆心，根据圆心血管方向和前期测得的管径值创建半圆窗口，取该窗口与血管边界的两交点间的距离为新的管径值；由此迭代测得一组管径值，取其中值为该血管段的管径大小。本发明适用于大规模的视网膜血管形态的量化，可靠性高。
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公开(公告)号：CN111612856A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010449814.9
申请日：2020-05-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/40 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于彩色眼底图像的视网膜新生血管检测方法，包括获取彩色眼底图像数据并预处理得到训练数据；构建用于视网膜新生血管检测的深度学习网络模型；采用训练数据对深度学习网络模型进行训练得到视网膜新生血管检测器；对待检测的彩色眼底图像数据进行预处理；采用视网膜新生血管检测器对预处理后的待检测的彩色眼底图像数据进行检测得到待检测的彩色眼底图像中判定为视网膜新生血管的像素的预测概率图，并进行阈值化处理得到最终的待检测的彩色眼底图像中的视网膜新生血管的检测结果。本发明还公开了包括所述用于彩色眼底图片的视网膜新生血管检测方法的成像方法。本发明可靠性高、实用性好且检测效果好。
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