【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗诊断，尤其涉及基于深度学习的眼底疾病诊断系统及方法。
技术介绍
1、眼底疾病作为严重影响人类视力健康的病症，涵盖了糖尿病视网膜病变、黄斑变性、视网膜脱离等多种类型。这些疾病会逐渐损害视网膜、脉络膜、视神经等重要眼底结构，导致视力下降、视野缺损，严重时甚至失明。因此，早期准确诊断对于治疗及预后至关重要，及时的干预能有效阻止病情恶化，提高视力恢复的可能性，改善患者生活质量。
2、传统眼底疾病诊断主要依赖医生的经验和手动检查，通过直接观察眼底镜下图像或使用简单测量工具判断健康状况。然而，这种方法在处理大量患者时效率低下，可能导致诊断延误。
3、随着深度学习技术的发展，利用计算机视觉技术自动分析眼底图像成为可能。深度学习算法能从大量眼底图像数据中挖掘有价值信息，为诊断提供客观依据，如卷积神经网络（cnn）能自动学习眼底图像特征模式进行分类和诊断。
4、然而，现有基于深度学习的眼底疾病诊断方法存在不足：
5、（1）图像预处理不足：眼底图像噪声去除不精准，易受成像设备电子噪声、眼球微...
【技术保护点】
1.基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
2.基于深度学习的眼底疾病诊断方法，应用于如权利要求1所述的基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1包括：使用配备微透镜阵列的光场相机进行眼底拍摄，光场相机采集的图像表示为关于光线方向向量和位置向量的函数，并且在采集过程中通过调整相机的焦距和光圈来确保清晰拍摄眼底结构。
4.如权利要求3所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：采用基于光场深度估计的分层去噪方法，通...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
2.基于深度学习的眼底疾病诊断方法，应用于如权利要求1所述的基于深度学习的眼底疾病诊断系统，其特征在于，包括：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1包括：使用配备微透镜阵列的光场相机进行眼底拍摄，光场相机采集的图像表示为关于光线方向向量和位置向量的函数，并且在采集过程中通过调整相机的焦距和光圈来确保清晰拍摄眼底结构。
4.如权利要求3所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：采用基于光场深度估计的分层去噪方法，通过分析眼底图像中的光线传播路径和角度差异，来估计眼底图像中不同结构相对于相机的深度，深度通过函数计算，其中为光线传播参数；将眼底图像划分为不同深度层，对于每个深度层，去噪过程表示为，其中为第层的噪声标准差，为针对第层的去噪函数，代表第个深度层的原始眼底图像，代表第个深度层经过去噪处理后的眼底图像。
5.如权利要求4所述的基于深度学习的眼底疾病诊断方法，其特征在于，所述步骤1还包括：通过分析不同角度光线在眼底图像上形成的亮度和对...
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