基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法及系统、设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202110109486.2
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/136;G06T7/194;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-27
申请人：
深圳技术大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法及系统、设备
申请号	CN202110109486.2	申请日期	2021-01-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112767375A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;3;6;;;G;0;6;T;7;/;1;9;4;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深圳技术大学	申请人地址	广东省深圳市坪山区石井街道兰田路3002号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳技术大学	当前权利人	深圳技术大学
发明人	相韶华;温华杰;肖志勇;赵建
代理机构	深圳市恒申知识产权事务所（普通合伙）	代理人	任哲夫

摘要

本发明提供了一种基于计算机视觉特征的OCT图像分类方法及系统、设备及存储介质，所述方法包括：生成OCT图像中的第一掩码图像并与OCT图像运算，获取第一兴趣图像；对第一兴趣图像进行处理，确定前景，将前景转换为第二掩码图像并进行处理；将处理后的第二掩码图像与第一兴趣图像运算，提取第二兴趣图像；对第二兴趣图像进行特征增强处理，得到第三兴趣图像；对第三兴趣图像进行分类，得到分类结果，获取分类结果的置信度，将最终结果显示OCT图像上。该方法增加了计算机视觉预处理部分，有效地去除OCT图像的噪声，从而增加信噪比，且对敏感区域进行特征提取及特征增强，进行深度学习的识别，从而提高总体的识别准确率，提高图像的判断结果的置信度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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