一种超广角眼底图像分析方法及系统

一种超广角眼底图像分析方法及系统，通过将超广角眼底图像分为黄斑区、后极区和周边区，并对每个区域的病灶进行自动识别，进而实现整图的多种眼底疾病辅助诊断。本发明通过对超广角眼底图像的区域分区与病灶分析，实现了高效、准确的自动化眼底疾病分析评估，特别是在视网膜周边区域病变的检测中具有显著优势，该系统基于深度学习算法模型，能够应用于临床眼科疾病的筛查和辅助诊断。随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像分类领域取得了显著的成果，本发明基于深度学习模型对超广角眼底图像进行分区和整图的常见眼底病和病灶，以及视神经疾病包括青光眼的病灶分析评估，提供了一种自动化、精确的眼底图像辅助诊断方法。