基于机器学习的眼底图像检测方法-中国期刊网

摘要摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

1邵明硕,杨宇,刘同涌,刘阔,王震昭,张文华. 基于机器学习的眼底图像检测方法.临床医学,2023-07.
2万程,周雪婷,周鹏,沈建新,俞秋丽. 基于深度学习的眼底图像视盘定位与分割方法.医药卫生,2020-08.
3李建军,徐捷,王亚星,毛羽,王进达,张景尚. 眼底图像配准检测青光眼视神经损伤变化.医药卫生,2021-03.
4范甜甜谢忠好. 眼底图像处理系统的数据信息处理.公共卫生与预防医学,2012-12.
5周雪婷,杨卫华,华骁,游齐靖,孙晶,沈建新,万程. 基于循环生成对抗网络的低质量眼底图像增强效果评估.医药卫生,2021-09.
6汪世义. 基于机器学习的入侵检测方法研究.教育学,2015-06.
7张珺. 基于深度学习的遥感图像目标检测方法.市政工程,2021-03.
8徐艺,凌赛广,董洲,柯鑫,陆丽娜,邹海东. 一种基于计算机视觉的眼底图像质量评估系统的开发及应用.医药卫生,2020-12.
9方晓玲,黄建南,王于蓝,罗勤,邹海东. 多光谱眼底分层成像仪获取白内障眼眼底图像的可行性研究.医药卫生,2020-08.
10丁頠洋;刘格;王贤哲;邵玮炜. 基于深度学习的游行示威视频图像检测方法.物理电子学,2018-06.

基于机器学习的眼底图像检测方法

来源期刊

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

基于机器学习的眼底图像检测方法

来源期刊

相关推荐

同分类资源 更多

相关关键词

同分类资源更多