用于检测早产儿视网膜病变的系统和方法技术方案

描述了用于检测输入眼中ROP的存在的方法。在示例中，获得与输入眼相对应的输入眼图像。一旦获得输入眼图像，该输入眼图像就可以经受包括裁剪、填充、调整大小和锐化的多个预处理步骤。此后，可以基于视图评定模型来处理输入眼图像，以选择颞侧视图图像。然后，可以基于质量评定模块来处理输入眼图像，以判断输入眼图像的质量。一旦判断为输入眼图像基于质量标准是可接受的，就可以基于分类模型来处理该输入眼图像以获得属性信息以检测ROP的存在，并且进行将输入眼图像作为无转诊ROP和转诊ROP其中之一的二元分类。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

技术介绍

1、婴儿眼睛中视网膜血管的发育取决于多个因素。在其他因素中，最重要的因素之一是婴儿的出生时间。例如，婴儿早产可能阻碍或阻断视网膜血管的发育，从而引起当婴儿从母亲子宫娩出时视网膜血管的异常发育。由于这样的异常发育，导致名为早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity,rop)的疾病，这是潜在致盲的疾病。在缺乏rop的早期筛查的情况下，可能导致最终引起视网膜从眼壁脱离并导致失明的严重类型的rop。在大多数情况下，可以使用床边临床检查用具，在高度专业的眼科医生的监督下进行rop筛查。然而，这样的临床程序不适合以最低成本向不同地理位置的大量人群提供准确且可靠的筛查设施。

技术实现思路

【技术保护点】

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以：

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个处理步骤包括裁剪、填充、调整大小、以及对所述输入眼图像的边缘进行锐化。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以使用所述ROP检测模型流水线，以：

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以：

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ROP检测模型流水线包括从包括视图评定模型、质量评定模型和分类模型的组中选择出的多个深度学习模型。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以：

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个处理步骤包括裁剪、填充、调整大小、以及对所述输入眼图像的边缘进行锐化。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以使用所述rop检测模型流水线，以：

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以：

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述rop检测模型流水线包括从包括视图评定模型、质量评定模型和分类模型的组中选择出的多个深度学习模型。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎用以使用所述rop检测模型流水线，以：

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分析引擎还用以：

9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个输入眼图像属性包括视网膜血管位置、视网膜血管尺寸、视网膜血管结构、分界线存在、分界线位置、分界线尺寸、嵴的存在、嵴的位置、嵴的尺寸、指示部分视网膜脱离的指示符、以及指示全部视网膜脱离的指示符等。

10.一种方法，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：D·拉奥·帕塔萨拉蒂，F·M·萨沃伊，
申请(专利权)人：雷米迪奥创新解决方案私人有限公司，
类型：发明
国别省市：