[发明专利]眼底图像自动分析系统和方法在审
申请号: | 201880043113.6 | 申请日: | 2018-04-26 |
公开(公告)号: | CN111095261A | 公开(公告)日: | 2020-05-01 |
发明(设计)人: | S·帕斯卡拉基斯;M·博伯 | 申请(专利权)人: | 视网膜病答案有限公司;视网膜病答案有限公司(英国);S·帕斯卡拉基斯;M·博伯 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;A61B3/14 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 黄琳娟 |
地址: | 英国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 眼底 图像 自动 分析 系统 方法 | ||
1.对眼睛图像进行分类的方法,包含:
接收眼睛图像;
将所述眼睛图像归一化;
将归一化的眼睛图像分割成多个区域;
使用至少一个包含神经网络的分类器自动确定所述多个区域的眼部疾病向量;
基于确定的眼部疾病向量,自动注释多个区域的每一个区域;和
至少基于所述注释,自动对接收到的眼睛图像按照至少两个等级进行评级,
其中,根据至少一个客观分类标准,基于眼睛图像各个区域的至少一个专家注释训练神经网络。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述神经网络包含多个隐含层。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述神经网络包含深度神经网络。
4.根据权利要求1所述的方法,其中所述神经网络包含卷积神经网络。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述神经网络包含递归神经网络,还包含:接收在与血管图像不同的时间获取的第二血管图像;和输出至少取决于眼睛图像随时间变化的信息。
6.根据权利要求1所述的方法,还包含:接收视网膜图像的各个区域的质量的至少一个专家注释。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个分类器包含多类支持向量机分类器。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个分类器包含梯度提升分类器。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个分类器基于多个区域各自的眼部疾病向量对各个区域进行分类。
10.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个分类器基于多个连续区域的眼部疾病向量对各个区域进行分类。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述至少一个分类器包含用于确定具有糖尿病性视网膜病变标记的区域的分类器。
12.根据权利要求1所述的方法,其中所述评级包含对糖尿病性视网膜病变的程度进行评级。
13.根据权利要求1所述的方法,其中所述评级伴随有所述评级的正确概率。
14.根据权利要求13所述的方法,其中所述正确概率包含I类错误概率和II类错误概率。
15.根据权利要求1所述的方法,还包含输出表示所述眼睛图像的区域分类的图像。
16.根据权利要求1所述的方法,其中所述眼睛图像包含眼底图像,且所述注释至少包含在各个眼底图像的各个区域内的糖尿病性视网膜病变的指示。
17.根据权利要求1所述的方法,其中所述自动评级至少按照三个不同等级。
18.根据权利要求1所述的方法,其中所述评级包含根据具有至少五个等级的标准化糖尿病性视网膜病变评定量表对糖尿病性视网膜病变程度进行评级。
19.根据权利要求1所述的方法,其中基于视网膜图像各个区域的质量的至少一个专家注释进一步训练所述神经网络。
20.根据权利要求19所述的方法,其中所述神经网络至少根据所述视网膜图像的各个区域的质量和等级来对所述视网膜图像的各个区域进行加权。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于视网膜病答案有限公司;视网膜病答案有限公司(英国);S·帕斯卡拉基斯;M·博伯,未经视网膜病答案有限公司;视网膜病答案有限公司(英国);S·帕斯卡拉基斯;M·博伯许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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