公开(公告)号：CN115605910B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202080100941.6

申请日：2020-05-14

Applicant: 奥普托斯股份有限公司

Inventor： 彼得·罗伯特·维克福德 ,  恩里科·佩莱格里尼

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种用于生成指示由机器学习算法预测的标志特征在视网膜图像中的位置的不可靠性的提醒的装置，该装置包括：接收预测位置的接收器模块；概率指示确定模块，该概率指示确定模块使用预测位置和混合模型以针对多个视网膜图像类别中的每个类别确定指示视网膜图像属于该类别的概率的相应概率指示，该混合模型包括标志特征位置的概率分布并且基于标志特征在具有多个视网膜图像类别的视网膜图像中的确定的位置；使用概率指示来确定视网膜图像是否为不属于所述类别中的任何一个的异常值的异常值检测模块；以及提醒生成器模块，当视网膜图像不属于所述类别中的任何一个时，该提醒生成器模块生成指示预测位置的不可靠性的提醒。

公开(公告)号：CN110889820B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN201910753294.8

申请日：2019-08-15

Applicant: 奥普托斯股份有限公司

Inventor： 彼得·罗伯特·维克福德 ,  大卫·克利夫顿

IPC: G06T7/00

Abstract: 本公开涉及图像质量的评估。一种用于评估由扫描成像系统产生的图像的图像质量的方法、装置、和计算机可读介质。该方法包括：获取(S10)由扫描成像系统产生的图像的图像数据以及针对图像的每个区段进行如下计算(S20到S40)：计算度量区段的至少一部分的锐度或对比度中的至少一者的相应第一值，该度量依赖于噪声；计算度量在该区段的至少一部分中的噪声的相应第二值；以及通过将第一值与第二值组合来计算指示图像质量的相应第三值。该组合使得计算出的第三值比第一值具有对噪声的更弱的依赖性。该方法还包括基于计算出的第三值在区段当中的的变化来确定(S50)指示图像的图像质量的质量评分。

公开(公告)号：CN115605910A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202080100941.6

申请日：2020-05-14

Applicant: 奥普托斯股份有限公司(GB)

Inventor： 彼得·罗伯特·维克福德 ,  恩里科·佩莱格里尼

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种用于生成指示由机器学习算法预测的标志特征在视网膜图像中的位置的不可靠性的提醒的装置，该装置包括：接收预测位置的接收器模块；概率指示确定模块，该概率指示确定模块使用预测位置和混合模型以针对多个视网膜图像类别中的每个类别确定指示视网膜图像属于该类别的概率的相应概率指示，该混合模型包括标志特征位置的概率分布并且基于标志特征在具有多个视网膜图像类别的视网膜图像中的确定的位置；使用概率指示来确定视网膜图像是否为不属于所述类别中的任何一个的异常值的异常值检测模块；以及提醒生成器模块，当视网膜图像不属于所述类别中的任何一个时，该提醒生成器模块生成指示预测位置的不可靠性的提醒。

公开(公告)号：CN110889820A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201910753294.8

申请日：2019-08-15

Applicant: 奥普托斯股份有限公司

Inventor： 彼得·罗伯特·维克福德 ,  大卫·克利夫顿

IPC: G06T7/00

Abstract: 本公开涉及图像质量的评估。一种用于评估由扫描成像系统产生的图像的图像质量的方法、装置、和计算机可读介质。该方法包括：获取(S10)由扫描成像系统产生的图像的图像数据以及针对图像的每个区段进行如下计算(S20到S40)：计算度量区段的至少一部分的锐度或对比度中的至少一者的相应第一值，该度量依赖于噪声；计算度量在该区段的至少一部分中的噪声的相应第二值；以及通过将第一值与第二值组合来计算指示图像质量的相应第三值。该组合使得计算出的第三值比第一值具有对噪声的更弱的依赖性。该方法还包括基于计算出的第三值在区段当中的的变化来确定(S50)指示图像的图像质量的质量评分。