公开(公告)号：CN109493954B

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN201811562966.9

申请日：2018-12-20

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 谭俭辉 ,  张学习 ,  林晓明

IPC: G16H30/20 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于类别判别定位的SD‑OCT图像视网膜病变检测系统，包括数据预处理模块、神经网络预测模块、热力图计算模块、病变区域定位模块以及精确检测模块，首先获取数据集并进行增强处理，然后通过全局卷积神经网络进行分类，根据预测结果，获取类别映射特征热力图，最后通过获取较大激活值区域，生掩模求取最小外接矩形，根据最小外接矩形的坐标确定眼底病变的位置，从而实现对图像当中眼底病变区域进行定位。本发明能够有效提高检测识别的精度，并且在对眼底视网膜图像进行分类识别的同时，能够根据类别判别信息定位到相应的眼底病变所在的位置区域，对于后续的眼底诊断分析和治疗具有重要的指导意义。

公开(公告)号：CN109493954A

公开(公告)日：2019-03-19

申请号：CN201811562966.9

申请日：2018-12-20

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 谭俭辉 ,  张学习 ,  林晓明

IPC: G16H30/20 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于类别判别定位的SD-OCT图像视网膜病变检测系统，包括数据预处理模块、神经网络预测模块、热力图计算模块、病变区域定位模块以及精确检测模块，首先获取数据集并进行增强处理，然后通过全局卷积神经网络进行分类，根据预测结果，获取类别映射特征热力图，最后通过获取较大激活值区域，生掩模求取最小外接矩形，根据最小外接矩形的坐标确定眼底病变的位置，从而实现对图像当中眼底病变区域进行定位。本发明能够有效提高检测识别的精度，并且在对眼底视网膜图像进行分类识别的同时，能够根据类别判别信息定位到相应的眼底病变所在的位置区域，对于后续的眼底诊断分析和治疗具有重要的指导意义。