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    機器學習用于評估玻璃體漂浮物的臨床意義制造技術

    技術編號:44514471 閱讀:1 留言:0更新日期:2025-03-07 13:09
    本文披露的特定實施例提供了一種用于訓練機器學習模型以估計患者眼睛中漂浮物的臨床意義的方法。對一個或多個圖像(比如SLO圖像或正面視網膜OCT圖像)進行評估,以識別與漂浮物相對應的陰影區域。對陰影區域進行測量,并使用機器學習模型處理這些測量值以獲得估計的意義。然后根據估計的意義與人類指派的臨床意義的比較來更新機器學習模型。另外或可替代地,可以通過相對于可見度閾值數據(比如根據兩個或更多個變量定義的一個或多個可見度閾值面)評估估計類別來更新機器學習模型。

    【技術實現步驟摘要】
    【國外來華專利技術】


    技術介紹

    1、人眼接收的光會穿過覆蓋著眼睛的虹膜和瞳孔的透明角膜。光傳播通過瞳孔,并由位于瞳孔后方的晶狀體聚焦,該晶狀體的結構稱為囊袋。光通過晶狀體聚焦到包括視桿細胞和視錐細胞的視網膜上,這些細胞能夠響應于光產生神經沖動。晶狀體與視網膜之間的空間由被稱為玻璃體的透明凝膠占據。

    2、由于各種原因,玻璃體內可能會出現漂浮物。漂浮物通常由細胞團塊、膠原纖維或其他組織形成,并且比周圍的玻璃體更不透明。漂浮物會在視網膜上投下陰影,導致患者的視覺障礙,對一些患者來說,這種障礙可能非常嚴重。

    3、促進漂浮物的治療將是該領域中的一項進步。


    技術實現思路

    1、本披露內容總體上涉及用于評估玻璃體漂浮物的臨床意義的系統和方法。在一個方面,計算設備接收患者眼睛的一個或多個圖像,并識別一個或多個圖像中的一個或多個陰影區域。對陰影區域進行處理以獲得陰影區域的一個或多個測量值。計算設備使用機器學習模型處理一個或多個測量值,以獲得患者眼睛中漂浮物的估計臨床意義。

    2、以下描述和相關附圖詳細闡述了一個或多個實施例的某些說明性特征。

    【技術保護點】

    1.一種用于訓練機器學習模型來表征漂浮物的方法,所述方法包括:

    2.如權利要求1所述的方法,其中所述一個或多個圖像包括一系列視頻幀;并且

    3.如權利要求1所述的方法,其中所述可見度閾值數據包括由兩個或更多個變量定義的可見度閾值面。

    4.如權利要求3所述的方法,其中所述兩個或更多個變量包括以下各項中的兩項或更多項:

    5.如權利要求2所述的方法,其中所述可見度閾值數據包括由兩個或更多個變量定義的可見度閾值面。

    6.如權利要求5所述的方法,其中所述兩個或更多個變量包括空間頻率、速度和調制幅度。

    7.如權利要求5所述的方法,其中所述兩個或更多個變量包括空間頻率、偏心率和調制幅度。

    8.如權利要求5所述的方法,其中所述兩個或更多個變量包括空間頻率、時間頻率和調制幅度。

    9.如權利要求1所述的方法,其中所述一個或多個圖像包括來自掃描激光檢眼鏡的圖像。

    10.如權利要求1所述的方法,其中所述估計臨床意義包括從一組可能的輸出類別中進行的選擇。

    【技術特征摘要】
    【國外來華專利技術】

    1.一種用于訓練機器學習模型來表征漂浮物的方法,所述方法包括:

    2.如權利要求1所述的方法,其中所述一個或多個圖像包括一系列視頻幀;并且

    3.如權利要求1所述的方法,其中所述可見度閾值數據包括由兩個或更多個變量定義的可見度閾值面。

    4.如權利要求3所述的方法,其中所述兩個或更多個變量包括以下各項中的兩項或更多項:

    5.如權利要求2所述的方法,其中所述可見度閾值數據包括由兩個或更多個變量定義的可見度閾值面。

    6....

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:Z·鮑爾A·馬勒克塔布里茲
    申請(專利權)人:愛爾康公司
    類型:發明
    國別省市:

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