公开(公告)号：CN118037650A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410120535.6

申请日：2024-01-29

Applicant: 浙江大学

Inventor： 叶娟 ,  李慧敏 ,  曹静 ,  尤堃 ,  张跃华

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06V40/18 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的视网膜脱离区定位方法和系统，属于医疗图像处理技术领域，包括：获取眼科中心就诊患者的广角眼底图像构建数据集，对数据集进行图像级别弱标签注释；将图像数据预处理后构建感兴趣区训练集，输入预训练的卷积神经网络中以识别视网膜脱离图像；引入注意力调制模块重新调整特征显著性分布，将敏感特征和次要特征同时纳入生成视网膜脱离病灶特异性激活热图，设定阈值生成粗略的语义分割伪标签；以眼底图像中黄斑和视盘的解剖位置为参考点建立坐标系，根据上述热图对视网膜脱离病灶实现解剖学定位。本发明采用弱监督学习以及注意力机制，使定位热图涵盖完整的病灶区域，实现了视网膜脱离区的自动识别与精准定位。