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公开(公告)号：CN109599166A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811430905.7
申请日：2018-11-28
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的睑板腺红外图像辅助识别系统及方法，系统包括客户端、服务端、数据库；客户端，用于将红外摄像设备采集的睑板腺图像上传给服务端，并接收和显示服务端反馈的分析结果；服务端，根据从客户端采集的图像，即时判断图像对应的部位以及部位特征，将分析结果反馈给客户端；数据库，用于存储红外摄像设备采集的图像、服务端反馈的分析结果。本发明通过卷积神经网络模型对于采集的睑板腺图像进行即时识别图片质量、识别部位和部位特征的识别，在图像显示系统上进行实时提示，为医师提供准确可靠的参考，提高检测的准确度和有效性，简单易用，具有显著的社会及经济价值。
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公开(公告)号：CN111986211A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010817760.7
申请日：2020-08-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统，该方法包括：模型训练阶段：收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；检测阶段：S1、获取待检测的眼科超声图像；S2、利用训练好分割模型对待检测眼科超声图像进行人工智能网络分割，并利用分类模型对分割后的眼科超声图像进行识别，识别得到病灶类别，同时提示病灶位置；S3、根据所识别病灶评估相应风险评级；S4、根据风险等级，进行下一步诊疗提示。本发明可以减少医生工作量，提高疾病的及时诊断率，同时因为可以显示出具体的病灶位置，可用于对新手医生进行辅助培训。
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公开(公告)号：CN109411092A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811431018.1
申请日：2018-11-28
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的睑板腺共聚焦显微镜智能分析评估系统及方法，系统包括客户端、服务端、睑板腺共聚焦显微镜、数据库；客户端，用于监听并通过网络上传当前睑板腺共聚焦显微镜采集的睑板腺图像，接收和显示反馈的分析结果；服务端，根据从客户端采集的睑板腺共聚焦显微镜图像，即时判断睑板腺共聚焦显微镜图像对应的部位及部位特征，将分析结果反馈给客户端；数据库，用于保存睑板腺共聚焦显微镜采集的睑板腺图像；客户端、服务端、数据库通过网络连接通信。本发明能够帮助检查者快速且准确的分析检查结果，智能识别异常部位，并对异常细胞进行计数，提供客观检查依据，提高检查效率。
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