一种基于MDP-net的玻璃体混浊分级筛查方法及装置

摘要

本发明所述一种基于MDP‑net的玻璃体混浊分级筛查方法及装置，眼睛玻璃体超声图像自适应分割模型与严重程度分类算法通过深度学习可以分割出眼睛玻璃体超声图像中晶状体、类梯形玻璃体腔和混浊灶区域，然后计算类梯形玻璃体腔与混浊灶区域的比值，再根据所求的比值分出玻璃体浑浊的严重程度本发明通过运用深度学习技术，经过图像训练后能快速、精准地判定筛查患者玻璃体混浊严重程度，所得结果快速、客观、准确、稳定。