公开(公告)号：CN117593251A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311391824.1

申请日：2023-10-25

Applicant: 浙江大学

Inventor： 叶娟 ,  徐佩芳 ,  孙一鸣 ,  刘现文 ,  陈芃洁 ,  努力其曼·买买提 ,  王亚奇 ,  贾刚勇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06T7/73 ,  G06T7/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的角膜炎病灶三维拓扑形态特征评估装置，包括：获取角膜炎患者的眼前节光学相干断层扫描图像，并标注角膜炎病灶、角膜轮廓线以及两侧巩膜突，以构建图像样本集；基于深度卷积神经网络构建用于分割角膜炎病灶、角膜及巩膜突的分割模型，并利用图像样本集对分割模型进行训练；利用训练好的分割模型对待测的眼前节光学相干断层扫描图像进行分割，得到分割的角膜炎病灶、角膜及两巩膜突；基于角膜的边界和两巩膜突建立极坐标系和参考线，基于极坐标系和参考线对角膜炎病灶和角膜进行计算，以确定角膜炎病灶三维拓扑形态特征。该评估准确度高，效率高，且为临床角膜炎诊治新标准的设立提供技术支持。