【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体涉及一种基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法、介质和设备。
技术介绍
1、随着电子设备的广泛使用，干眼症目前的全球患病率为5-50％，干眼患者存在一系列眼部不适症状，严重者可造成视力损害，对患者的生活和工作带来不利影响，干眼诊治和防控成为一类公众关注度较高的健康问题。根据干眼的病因学可将干眼分为水液缺乏型、脂质异常型和混合型。其中，水液缺乏型干眼的关键诊断标准就是泪河高度的测量，正常泪河高度为0.2mm以上，低于该值即考虑异常。目前临床用于测量泪河高度的设备均为半自动化，如基于placido环的眼表综合分析仪、前节oct，均需要人工标注及测量，且较昂贵的设备无法普及庞大干眼人群的检查。
2、近年来，随着计算机科学和人工智能算法、算力的长足进步，人工智能在处理复杂海量医疗数据方面显示出巨大潜力，且因医疗设备可获取大量眼部图像和眼部多种成像数据，眼科已成为人工智能在医学领域应用最广泛的学科之一。在眼科领域，因眼表暴露于体表这一特点，可使用移动终端收集眼部图像，通过远程或移动医疗实现数据交互及辅助诊断。目...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述方法包括：
3.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型根据以下方式进行训练：
4.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型包括泪河区域分割模型和角膜区域分割模型；
5.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述泪液分泌水平包括第一异常类型...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述方法包括：
3.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型根据以下方式进行训练：
4.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型包括泪河区域分割模型和角膜区域分割模型；
5.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，所述泪液分泌水平包括第一异常类型、第二异常类型和正常类型；
6.如权利要求1所述的基于深度学习自动评估泪液分泌水平的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘祖国，陈玉光，王玉倩，徐常升，刘雨雯，黄彩虹，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：
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