申请/专利权人：苏州市立医院

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117838041A

主分类号：A61B3/12

分类号：A61B3/12;A61B3/14;A61B3/10;A61B3/00;A61B5/00;A61B5/026;G06T7/00;G06T5/50;G06T7/269;G06T7/90;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/56;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于图像技术的新生儿视网膜病变预测模型的构建方法。所述方法包括以下步骤：利用多模态图像采集设备对新生儿进行多源眼底图像数据采集，从而获取多源眼底图像数据；对多源眼底图像数据进行可见光图像与红外图像融合，从而获取眼底图像融合数据；根据眼底图像融合数据进行光学相关断层再成像，从而获取眼底微结构分层数据，其中眼底微结构分层数据包括视网膜图像数据、色素上皮层图像数据以及血管层图像数据。本发明通过确保在病变分析中涵盖多层次结构的局部信息以及模型技术关联提高了模型的整体性能。

主权项：1.一种基于图像技术的新生儿视网膜病变预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用多模态图像采集设备对新生儿进行多源眼底图像数据采集，从而获取多源眼底图像数据；对多源眼底图像数据进行可见光图像与红外图像融合，从而获取眼底图像融合数据；步骤S2：根据眼底图像融合数据进行光学相关断层再成像，从而获取眼底微结构分层数据，其中眼底微结构分层数据包括视网膜图像数据、色素上皮层图像数据以及血管层图像数据；步骤S3：对色素上皮层图像数据进行颜色温度梯度分析，从而获取颜色温度梯度图；对颜色温度梯度图进行异常模式阈值判断，从而获取色素上皮层病变数据；步骤S4：对血管层图像数据进行光流时空图像分析，从而获取血流速度分布图数据；对血流速度分布图数据进行密度聚类异常分析，从而获取血流异常区域图数据；步骤S5：根据视网膜图像数据进行视网膜表层病变预测，从而获取视网膜表层病变预测数据；根据色素上皮层病变数据以及血流异常区域图数据进行视网膜深层病变预测，从而获取视网膜深层预测数据；根据视网膜表层病变预测数据以及视网膜深层病变预测数据进行模型权重融合，从而获取新生儿视网膜病变预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州市立医院 基于图像技术的新生儿视网膜病变预测模型的构建方法

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