摘要
本申请提供了一种基于人工智能的近视风险预测方法、装置、设备以及介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取待预测个体的眼底影像数据;对所述眼底影像数据进行分割;从分割后的眼底影像数据中提取得到所述待预测个体的眼后部巩膜的生物力学特征;将所述生物力学特征输入预先训练的近视风险预测模型进行训练,得到所述待预测个体的近视风险预测结果。采用本申请技术方案能够无创评估个体眼后部巩膜的生物力学特性,以基于眼后部巩膜的生物力学特性精准预测个体的近视风险。
技术关键词
生物力学特征
机器学习分类算法
风险预测模型
风险预测方法
影像
配准算法
数据
样本
特征提取模型
构建算法
计算机程序产品
风险预测装置
标签
基线
图像
计算机设备
可读存储介质
特征提取模块
人工智能技术
系统为您推荐了相关专利信息
图像特征识别
人工智能算法
分类方法
分类特征
识别特征
极化相干矩阵
法拉第旋转效应
协方差矩阵
极化SAR影像
酉变换矩阵
风险预测模型
数据分析方法
指标
预测阈值
风险评估报告
融合卷积神经网络
可见光图像
无监督深度学习
图像融合方法
生物医学分子影像
图文检索方法
语义协同
交叉注意力机制
语义分割算法
视觉注意力机制