基于深度学习的视网膜眼底图像半自动标注装置
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于深度学习的视网膜眼底图像半自动标注装置,由于通过预先训练好的基于深度学习的眼底图像识别模型对待标注的视网膜眼底图像进行自动标注,因此能够大大提高视网膜眼底图像标注的效率,本发明的装置还将自动标注结果传输至用户终端,供用户进行检查确认,并在自动标注结果不理想时进行调整,因此,对于标注不够精确的视网膜眼底图像,用户能够及时发现并进行进一步的处理,从而在提高标注效率的同时保障标注的准确性,进一步,还将经用户修改的标注图像进行暂存,用于对模型进行增量学习,提高自动标注的准确率。如上所述,通过本发明的半自动标注装置,能够提高对视网膜眼底图像的标注效率,并具有很好的泛化性和准确性。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习的视网膜眼底图像半自动标注装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114520044A
申请号 :
CN202210141897.4
公开(公告)日 :
2022-05-20
申请日 :
2022-02-16
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
章慧丰冯瑞
申请人 :
复旦大学
申请人地址 :
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 :
上海德昭知识产权代理有限公司
代理人 :
程宗德
优先权 :
CN202210141897.4
主分类号 :
G16H30/40
IPC分类号 :
G16H30/40  G06F16/55  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学,即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H30/00
专门用于处理或加工医学图像的ICT
G16H30/40
用于加工医学图像,例如编辑
法律状态
2022-06-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 30/40
申请日 : 20220216
2022-05-20 :
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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