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一种数据处理方法及装置、存储介质、电子设备: 本申请提供一种数据处理方法及装置、存储介质、电子设备。该数据处理方法包括：获取待分类的眼底图像；将所述眼底图像输入到预先训练好的神经网络模型中，得到所述眼底图像的分类结果；所述神经网络模型包括特征提取层和分类层，所述特征...; 钟利伟金蒙李卫超; 文献传递

糖尿病视网膜病变筛查智能检测与人工检测的一致性分析被引量：5: 2018年; 目的探讨糖尿病视网膜病变(DR)自动筛查系统与眼科医生判定DR评级的一致性。设计诊断试验。研究对象北京市平谷地区40岁以上糖尿病人群DR筛查时的1155例糖尿病患者眼底图片。方法所有受试者均行免散瞳眼底照相,每眼分别以黄斑和视盘为中心拍摄两张45°彩色眼底像。智能检测采用北京大恒普信医疗技术有限公司研发的慧眼软件进行。检测时根据每眼的两张眼底像综合分析,给出判读结果。以人工检测结果作为金标准,分析智能检测的敏感度、特异度、漏诊率和误诊率以及Kappa检验的一致性分析。主要指标Kappa值、敏感度、特异度。结果智能检测与人工检测对DR有无判定结果的Kappa值为0.58,智能检测有无DR的敏感度为87.47%,特异度为74.39%。智能检测与人工检测对DR分期判读结果的Kappa值0.35。智能检测重度非增殖性DR的敏感度为86.36%,特异度为87.72%。结论 DR自动筛查系统可作为糖尿病人群DR筛查工作的辅助工具,以减轻医生工作量。; 王娟陈淑娟董方田巩迪唐轶金蒙赵雷常海莲刘凤桐张健任安娜张帆; 关键词：眼底照相人工智能一致性

图像处理方法及装置、电子设备、可读存储介质: 本申请提供一种图像处理方法及装置、电子设备、可读存储介质。图像处理方法，包括：获取同一患者的对应不同的治疗阶段的至少两张视网膜图像；根据预先训练好的分层模型确定所述至少两张视网膜图像各自对应的视网膜分层结果；根据所述至少...; 钟利伟赵雷唐轶李博超李卫超金蒙; 文献传递

眼科报告内容识别方法及装置、可读存储介质: 本申请提供一种眼科报告内容识别方法及装置、可读存储介质。眼科报告内容识别方法，包括：获取待识别的眼科报告，所述眼科报告为第一格式的电子报告；将所述眼科报告转化为第二格式的待识别图像；提取出所述待识别图像中的感兴趣区域，所...; 钟利伟赵雷唐轶; 文献传递

基座（手术示教系统）: 1.本外观设计产品的名称：基座（手术示教系统）。;2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于多媒体高清手术录像和直播，手术示教，远程会诊以及建立患者数据中心。;3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。;4.最能表明设计...; 赵雷丁峰

一种训练眼底黄斑病变区域检测模型的方法、装置及系统: 本申请的一些实施例提供了一种训练眼底黄斑病变区域检测模型的方法、装置及系统，该方法包括：获取多幅眼底图像数据，其中，所述眼底图像数据包括：各幅眼底图像的原始数据和标注区域数据；从所述多幅眼底图像数据中获得训练数据集；根据...; 钟利伟赵雷唐轶金蒙李博超何彬

图像分类方法、装置、电子设备和存储介质: 本申请提供一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取原始图像集，原始图像集包含若干个原始图像；对原始图像集进行清洗、裁剪、数据增强和归一化处理后，生成预处理图像集；将预处理图像集输入骨干网络进行训练，生成...; 李卫超赵雷唐轶李博超钟利伟金蒙; 文献传递

基于图像的抗VEGF指征判别方法、装置及电子设备: 本申请提供一种基于图像的抗VEGF指征判别方法、装置及电子设备，判别方法包括：获取待检测的光学相干断层扫描图像；对光学相干断层扫描图像进行数据处理，得到一张或多张测试图像；将一张或多张测试图像输入已训练的一个或多个判别模...; 李卫超赵雷唐轶李博超钟利伟金蒙

眼底图像中左右眼识别方法与装置: 本发明涉及一种眼底图像中左右眼识别方法与装置。该方法首先检测眼底图像中的视盘位置，然后根据视盘位置判断眼底图像为左眼或者右眼。该方法通过识别眼底图像中的高亮圆形区域来检测视盘位置，包括：对图像进行降采样处理；对降采样后的...; 赵雷金蒙唐轶王斯凡; 文献传递

糖尿病视网膜病变识别方法、装置及电子设备: 本申请提供一种糖尿病视网膜病变识别方法、装置及电子设备，涉及图像识别技术领域。所述方法包括：采集待识别的眼底图像；将所述眼底图像输入糖尿病视网膜病变识别模型，所述糖尿病视网膜病变识别模型基于实例分割模型训练获得；通过所述...; 金蒙李卫超钟利伟; 文献传递

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