-
公开(公告)号:CN115762787B
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202211484150.5
申请日:2022-11-24
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G16H50/30 , G16H50/20 , G16H30/00 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B3/10
摘要: 本发明公开了一种基于眼睑拓扑形态分析的眼睑疾病手术疗效评估方法和系统,通过基于全局注意力门控和循环残差卷积神经网络的第一模型和第二模型对术前人脸图像和术后人脸图像进行粗分割和细分割得到眼睑掩膜和角膜掩膜,然后基于角膜掩膜采用聚类方式确定术前瞳孔中心和术后瞳孔中心,最后依据术前瞳孔中心和术后瞳孔中心、术前眼睑掩膜和角膜掩膜、术后眼睑掩膜和角膜掩膜分别确定术前眼睑拓扑形态和术后眼睑拓扑形态,并依据图像比例尺转换为术前眼睑拓扑形态实际尺寸、术后眼睑拓扑形态实际尺寸,通过眼睑拓扑形态参数的精确测量,能快速客观地评估眼睑疾病患者的手术疗效,为患者提供便捷的诊疗服务。
-
公开(公告)号:CN116807382A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310829386.6
申请日:2023-07-07
申请人: 浙江大学
IPC分类号: A61B3/10
摘要: 本发明属于眼科检查设备技术领域。公开一种术中眼球突出度测量装置及测量方法,包括:眶缘距离固定横杆;第一眶缘测量卡尺和第二眶缘测量卡尺,均套设滑动在眶缘距离固定横杆上,第一眶缘测量卡尺和第二眶缘测量卡尺与眶缘距离固定横杆垂直设置,第一眶缘测量卡尺与第二眶缘测量卡尺之间的距离为眶缘距离;第一突出度测量游标,套设滑动在第一眶缘测量卡尺上,第一突出度测量游标用于左眼的突出度测量;第二突出度测量游标,套设滑动在第二眶缘测量卡尺上,第二突出度测量游标用于右眼的突出度测量;第一眶缘测量卡尺包括第一连接端和第一测量板。本发明能够实现对术中眼球突出度进行实时测量。
-
公开(公告)号:CN115909470A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211484012.7
申请日:2022-11-24
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G06V40/18 , A61B3/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的全自动眼睑疾病术后外观预测系统和方法,通过利用眼部检测单元、图像裁剪单元以及预测单元依据输入的术前人脸正面图像预测术后条带图像,术后条带图像带有术后的眼睑轮廓线和角膜轮廓线,然后再依据术后条带图像并利用测量单元来测量计算眼睑形态参数的实际尺寸并输出,同时将术后条带图像粘贴回术前人脸正面图像,得到术后人脸外观预测图像并输出,这样基于深度学习通过计算机辅助图像处理和图像生成,以全自动化的方式获得了眼睑疾病术后外观预测图像,避免了现有人工预测方法的繁琐与误差,从而提高眼睑疾病术后效果预测的准确性和客观性,可辅助临床决策、预测术后各阶段恢复情况、促进手术前后医患沟通。
-
公开(公告)号:CN115909470B
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202211484012.7
申请日:2022-11-24
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G06V40/18 , A61B3/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的全自动眼睑疾病术后外观预测系统和方法,通过利用眼部检测单元、图像裁剪单元以及预测单元依据输入的术前人脸正面图像预测术后条带图像,术后条带图像带有术后的眼睑轮廓线和角膜轮廓线,然后再依据术后条带图像并利用测量单元来测量计算眼睑形态参数的实际尺寸并输出,同时将术后条带图像粘贴回术前人脸正面图像,得到术后人脸外观预测图像并输出,这样基于深度学习通过计算机辅助图像处理和图像生成,以全自动化的方式获得了眼睑疾病术后外观预测图像,避免了现有人工预测方法的繁琐与误差,从而提高眼睑疾病术后效果预测的准确性和客观性,可辅助临床决策、预测术后各阶段恢复情况、促进手术前后医患沟通。
-
公开(公告)号:CN115762787A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211484150.5
申请日:2022-11-24
申请人: 浙江大学
IPC分类号: G16H50/30 , G16H50/20 , G16H30/00 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B3/10
摘要: 本发明公开了一种基于眼睑拓扑形态分析的眼睑疾病手术疗效评估方法和系统,通过基于全局注意力门控和循环残差卷积神经网络的第一模型和第二模型对术前人脸图像和术后人脸图像进行粗分割和细分割得到眼睑掩膜和角膜掩膜,然后基于角膜掩膜采用聚类方式确定术前瞳孔中心和术后瞳孔中心,最后依据术前瞳孔中心和术后瞳孔中心、术前眼睑掩膜和角膜掩膜、术后眼睑掩膜和角膜掩膜分别确定术前眼睑拓扑形态和术后眼睑拓扑形态,并依据图像比例尺转换为术前眼睑拓扑形态实际尺寸、术后眼睑拓扑形态实际尺寸,通过眼睑拓扑形态参数的精确测量,能快速客观地评估眼睑疾病患者的手术疗效,为患者提供便捷的诊疗服务。
-
-
-
-