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申请/专利权人：中山大学中山眼科中心
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262402A
主分类号：G06V40/18
分类号：G06V40/18;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/26
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本公开描述一种用于眼底血管图像分类的训练方法及相关系统和方法，训练方法用于针对早期糖尿病视网膜病变的分类模型，训练方法包括：获取多张训练图像；对训练图像进行预处理以获取与训练图像对应的分割图像、第一通道图像和第二通道图像；基于第一通道图像和第二通道图像获得与眼底血管的血氧饱和度相关的第一特征集；基于分割图像进行特征提取以获得针对眼底血管的形态的第二特征集；并且基于包括第一特征集和第二特征集的特征集对分类模型进行训练以确定经训练分类模型以及目标特征集。由此，能够提高分类结果的准确性。
主权项：1.一种用于眼底血管图像分类的训练方法，是用于针对早期糖尿病视网膜病变的分类模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取多张训练图像，所述训练图像为具有敏感光通道和非敏感光通道的眼底血管图像；对所述训练图像进行预处理以获取与所述训练图像对应的分割图像、第一通道图像和第二通道图像，其中，所述分割图像用于区分眼底血管网络，所述第一通道图像为与所述敏感光通道对应的图像，所述第二通道图像为与所述非敏感光通道对应的图像，所述眼底血管网络包括眼底血管；基于所述第一通道图像和所述第二通道图像获得与所述眼底血管的血氧饱和度相关的第一特征集，其中，所述第一特征集包括所述眼底血管网络的至少一个第一区域中的所述眼底血管的至少一个光密度比值；基于所述分割图像进行特征提取以获得针对所述眼底血管的形态的第二特征集，其中，所述第二特征集包括与所述眼底血管的复杂程度相关的第一子特征集、与所述眼底血管的大小相关的第二子特征集、和与所述眼底血管的扭曲程度相关的第三子特征集；并且基于包括所述第一特征集和所述第二特征集的特征集对所述分类模型进行训练以确定经训练分类模型以及目标特征集，其中，所述目标特征集来源于所述特征集，所述经训练分类模型用于确定针对所述目标特征集的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学中山眼科中心 用于眼底血管图像分类的训练方法及相关系统和方法
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