摘要
本发明公开了一种基于数据增强的眼底图像病灶分割和定量分析方法,属于眼底技术领域,包括如下步骤:S1、图像预处理;S2、视盘和黄斑定位;S3、视盘分割;S4、近视眼底特征改变识别;S5、豹纹斑区域特征量化。本发明解决现有的不能对眼底图像病灶进行精准分割和定量分析,不能提供高质量的诊断结果及准确治疗方案,降低诊断精准性,导致用户眼底治疗效果差的问题。本发明利用先进的人工智能技术,对眼底图像进行深度分析和处理,能够准确识别并量化评估豹纹斑、弥漫性脉络膜视网膜萎缩和斑片状脉络膜视网膜萎缩等近视相关眼底改变,通过生成直观的热图和定量报告,为医生提供全面、客观的诊断依据,助力医生更精准地制定治疗方案。
技术关键词
深度学习语义分割网络
定量分析方法
视盘
对比度
噪声
像素点
照片
边缘检测算子
片状
样本
近视眼
图像去噪算法
图像增强技术
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数据
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