摘要
本发明属于深度学习和医学图像处理的技术领域,尤其涉及一种用于TAO的眼睑退缩和眼球运动障碍的识别方法,解决背景技术中的技术问题,其包括获取多位患者的第一眼位和转动眼位的面部外观图像,对所有面部外观图像进行眼部裁剪分为第一眼位数据集和转动眼位数据集,对所有数据的眼睑退缩以及眼球运动障碍情况进行标注并识别绘图比例尺;构建眼部结构的语义分割模型,实现语义分割,得到各眼部结构的坐标;构建辅助识别模型,结合绘图比例尺识别出眼部结构的眼睑退缩以及眼球运动障碍;对语义分割模型进行训练,对眼部图片进行语义分割,然后利用辅助识别模型对眼部图片的眼睑退缩和眼球运动障碍进行量化识别,输出辅助识别结果。
技术关键词
比例尺
眼球
识别方法
通道注意力机制
逻辑
语义分割模型训练
虹膜
面部
医学图像处理
数据
图片
编码器
U型结构
输出特征
坐标
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