公开(公告)号：CN110279397A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910461195.2

申请日：2019-05-30

Applicant: 南开大学

Inventor： 王槿 ,  黄宁宁 ,  胡志雄 ,  邓志超 ,  叶青 ,  田建国

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开一种内窥式OCT图像空间分辨性能的检测模体、制作工艺及计量方法，本发明设计并制作了内窥式OCT图像空间分辨性能检测模体，且利用内窥式OCT系统对检测模体进行扫描得到的三维图像，得到检测模体中散射微球的空间分布及其亮度分布。通过对散射微球的横向亮度分布和轴向亮度分布进行高斯拟合得到散射微球的PSF，然后对符合条件的PSF进行高斯拟合得到内窥式OCT系统的空间分辨率。本发明能够对全面精确测量内窥式OCT系统的空间分辨率，以及方便计算出用于客观评价图像质量的PSF；还具有结构小巧的特点。

公开(公告)号：CN119832368A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411983196.0

申请日：2024-12-31

Applicant: 南开大学

Inventor： 叶青 ,  姜宇辰 ,  胡志雄 ,  赵晓薇 ,  段亮成

IPC: G06V10/776 ,  A61B3/103 ,  A61B3/12 ,  A61B3/14 ,  A61B3/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/88 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种糖尿病视网膜病变深度学习分类模型评估方法，首先，我们描述了一套人眼模型与眼底相机组合光学系统。所述光学系统通过将人眼模型与眼底相机模型相结合，实现了高还原度，高分辨率的糖尿病视网膜病变眼底检查模拟。此外，基于上述方法提出了一种基于计算光学的糖尿病视网膜病变模拟视差图像生成方法，该方法通过ZEMAX设计视差模拟系统，通过点扩散函数矩阵计算模拟视差图像。基于产生的模拟视差图像，提出了进一步的深度学习分类模型泛化性能测试，所述评估方法能够有效评估分类模型在目标模拟视差图像上的分类性能。