一种早产儿视网膜病变附加性病变的自动检查方法

摘要

本发明实施例公开了一种早产儿视网膜病变附加性病变的自动检查方法，输入一张早产儿视网膜图像，首先使用深度神经网络判断这张图片是否是后极部图片，如果这张图片是后极部图片，使用语义分割模型对原图中的血管进行分割得到血管的二值图像，然后根据原图定位后极部区域，使用后极部区域裁剪血管图像得到后极部的血管图像，最后使用深度神经网络对后极部血管图像进行分类，从而判断原图是否属于附加病变。采用本发明，结合了业务领域知识，能够屏蔽其他病变特征的影响，大大提高早产儿视网膜病变附加性病变自动检查系统的准确率(包括敏感度、特异度、F1等指标)。