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申请/专利权人：安徽中医药大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种基于图像识别的肝豆状核变性角膜K‑F环分级方法，包括：在分割出第一角膜图像和第二角膜图像中的ROI感兴趣区域后，提取ROI感兴趣区域中的色素沉积区域；将二维特征X输入预构建用于判断是否存在角膜K‑F环的朴素贝叶斯分类模型中，以获取第一识别结果；当第一识别结果显示存在角膜K‑F环时，获取第二角膜图像中ROI色素沉积区域的三维特征；对二维特征Y和三维特征进行特征级融合，得到多模态的融合特征，将多模态的融合特征输入预构建用于识别角膜K‑F环级别的梯度提升决策树模型中，得到角膜K‑F环分级结果；本发明有利于实现对角膜K‑F环的准确检测和分级。
主权项：1.一种基于图像识别的肝豆状核变性角膜K-F环分级方法，其特征在于，所述方法包括：获取被采集对象眼部的第一角膜图像和第二角膜图像，并在分割出第一角膜图像和第二角膜图像中的ROI感兴趣区域后，提取ROI感兴趣区域中的色素沉积区域；所述ROI感兴趣区域包括第一角膜图像中的第一ROI感兴趣区域和第二角膜图像中的第二ROI感兴趣区域，所述色素沉积区域包括正视角度和侧向截面角度的色素沉积区域；提取第一角膜图像中色素沉积区域的二维特征X和二维特征Y；将二维特征X输入预构建用于判断是否存在角膜K-F环的朴素贝叶斯分类模型中，以获取第一识别结果；所述二维特征X为颜色特征，所述二维特征Y包括形态特征和位置特征；所述第一识别结果包含存在或不存在角膜K-F环中的一种；当第一识别结果显示存在角膜K-F环时，获取第二角膜图像中ROI色素沉积区域的三维特征，所述三维特征为厚度特征；对二维特征Y和三维特征进行特征级融合，得到多模态的融合特征，将多模态的融合特征输入预构建用于识别角膜K-F环级别的梯度提升决策树模型中，得到角膜K-F环分级结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽中医药大学 基于图像识别的肝豆状核变性角膜K-F环分级方法
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