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申请/专利权人：爱尔眼科医院集团股份有限公司
申请日：2024-06-03
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118279702A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/98;G06T7/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本发明公开了一种泪溢检测模型构建方法、泪溢检测方法、装置和设备，应用于人工智能领域，包括：获取泪河经荧光素钠染色后的眼表图像作为样本数据；用质量合格和质量不合格的样本数据训练图像质量筛选模型，得到训练好的图像质量筛选模型；用正常、轻中度泪溢和重度泪溢的样本数据训练泪溢程度初步诊断模型，得到训练好的泪溢程度初步诊断模型；用中度泪溢和轻度泪溢的样本数据训练轻中度二分类模型，得到训练好的轻中度二分类模型；训练好的图像质量筛选模型、训练好的泪溢程度初步诊断模型和训练好的轻中度二分类模型组成泪溢检测模型。开创了基于泪河染色的眼表图像自动判断泪溢程度的研究范式，实现无创检测且能够精准检测泪溢程度。
主权项：1.一种泪溢检测模型构建方法，其特征在于，包括：获取用于训练的样本数据，所述样本数据分别进行了类型标注，所述类型标注包括质量合格和质量不合格；所述质量合格包括正常、轻中度泪溢和重度泪溢，所述轻中度泪溢包括轻度泪溢和中度泪溢；所述样本数据为泪河经荧光素钠染色后的眼表图像；将所述类型标注为质量合格的样本数据和所述类型标注为质量不合格的样本数据作为图像质量筛选模型的训练数据进行训练，得到训练好的图像质量筛选模型；将所述类型标注为正常的样本数据、所述类型标注为轻中度泪溢的样本数据和所述类型标注为重度泪溢的样本数据作为泪溢程度初步诊断模型的训练数据进行训练，得到训练好的泪溢程度初步诊断模型；将所述类型标注为中度泪溢的样本数据和所述类型标注为轻度泪溢的样本数据作为轻中度二分类模型的训练数据进行训练，得到训练好的轻中度二分类模型；将训练好的图像质量筛选模型、训练好的泪溢程度初步诊断模型和训练好的轻中度二分类模型组成泪溢检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 爱尔眼科医院集团股份有限公司 一种泪溢检测模型构建方法、泪溢检测方法、装置和设备
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