一种基于深度学习的泪膜破裂时间检测系统
授权
摘要

本发明公开了一种基于深度学习的泪膜破裂时间检测系统,包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序,计算机存储器中存有训练好的分类模型和干燥斑分割模型,计算机处理器执行计算机程序时实现以下步骤:将拍摄的泪膜破裂时间检查视频提取出所有帧后输入分类模型,输出每帧图像的分类标签,形成一个0/1序列;提取序列中3~5段睁眼段作为检测段;将每个检测段分别输入干燥斑分割模型进行分割预测,记录每个检查段中首次出现干燥斑的帧的位置,计算出每个检测段的泪膜破裂时间,最后取平均值作为待测者的整体泪膜破裂时间。利用本发明,可以提高计算机辅助诊断干眼症的适应性和准确率。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的泪膜破裂时间检测系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111062443A
申请号 :
CN201911329175.6
公开(公告)日 :
2020-04-24
申请日 :
2019-12-20
授权号 :
CN111062443B
授权日 :
2022-05-03
发明人 :
吴健陈晋泰陈婷婷应豪超雷璧闻刘雪晨宋庆宇胡荷萍
申请人 :
浙江大学
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 :
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 :
胡红娟
优先权 :
CN201911329175.6
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06K9/34  G16H50/20  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-03 :
授权
2020-05-19 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20191220
2020-04-24 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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