基于多模态眼底图像的视网膜脱离分级方法及系统

本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于多模态眼底图像的视网膜脱离分级方法及系统，包括以下步骤：获取眼底图像灰度边界并提取突变点，计算相邻像素灰度差并对比趋势基线筛选突变点，计算路径方向并筛选一致路径段，通过ST‑CRF模型提取不稳定路径生成脱离初步路径集合，延展不稳定路径筛选候选区，计算方向变化速率与突变次数提取脱离候选路径段，通过支持向量机模型标注等级标签，融合扩张趋势与分级结果构建多模态视网。本发明中，通过提取突变点结合灰度差与趋势判断，追踪真实路径并剔除伪脱离路径，分析不稳定路径段并强化候选区检测，通过SVM判别等级，生成干预图谱，进行可视化指导与干预。