用于创建结构导出的视场先验的机器学习方法
公开
摘要
用于定制视场(VF)测试的系统使用对视网膜图像(12A、12C、12D)训练的机器学习模型(15)，该视网膜图像(12A、12C、12D)包括光学相干断层扫描(OCT)、光学相干断层扫描血管造影(OCTA)、眼底和/或荧光素血管造影图像。在操作中，在准备对患者进行特定的VF测试(13)时，将患者的视网膜图像提交给当前机器模型，该机器模型通过合成患者的VF预测来进行响应。合成的VF可用于在对患者进行特定的VF测试之前优化特定的VF测试。
基本信息
专利标题 ：
用于创建结构导出的视场先验的机器学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114390907A
申请号 ：
CN202080062565.6
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2020-09-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
加里·李约翰·G·弗拉纳根
申请人 ：
卡尔蔡司医疗技术公司;卡尔蔡司医疗技术股份公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚
代理机构 ：
北京康信知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
梁丽超
优先权 ：
CN202080062565.6
主分类号 ：
A61B3/00
IPC分类号 ：
A61B3/00 A61B3/10 A61B3/12
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B3/00
测试眼睛的设备；检查眼睛的仪器
法律状态
2022-04-22 ：
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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