摘要
本公开提供了一种眼底出血面积的计算方法、装置及电子设备,获取眼底图像,将所述眼底图像输入至预先训练好的语义分割模型中,确定视盘区域与出血区域的像素标记信息;根据所述视盘区域对应的所述像素标记信息,确定视盘的直径像素距离,并根据预设平均实际直径确定所述眼底图像对应的像素长度比例尺;根据所述出血区域对应的所述像素标记信息,确定所述出血区域的像素数量,根据所述像素数量与所述像素长度比例尺,确定实际出血面积。本公开首先使用预训练的深度学习模型对眼底图像进行分割,自动识别视盘区域和出血区域,并基于视盘直径计算像素长度比例尺,进而换算出真实的出血面积,提高了测量的自动化程度、精度和稳定性。
技术关键词
像素
视盘
语义分割模型
比例尺
计算方法
标记
图像
机器可读指令
轮廓
坐标
纵轴
电子设备
横轴
处理器
可读存储介质
样本
深度学习模型
数据标签
存储器
代表
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裂缝
断裂识别方法
高清无人机
图像处理
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反射点
深度学习网络结构
分割方法
评分方法
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影像匹配方法
图像
RANSAC算法
交叉注意力机制
动态三维模型
温湿度控制方法
湿度控制装置
采集茶叶
温湿度控制系统
集成成像三维显示
补丁图像
图像匹配
标记
像素点