成果基本信息

所属产业领域：机器学习、计算机视觉、医工交叉

成果联系人：黄博士

联系电话：13163056962

是否先试用后付费：面议

成果介绍

针对存在质量退化的眼底医学图像，提出一种基于非配对数据的双阶段智能处理方案。在图像增强阶段，构建生成对抗网络框架，在循环一致性损失与对抗损失的联合约束下，有效提升图像清晰度并增强病灶区域的纹理特征，突破了临床实践中成对训练数据稀缺的技术瓶颈。在病灶检测阶段，采用多类别病灶标注信息训练监督式检测模型，并引入椭圆拟合算法对检测结果进行形态学优化，生成符合医学诊断标准的可视化病灶轮廓，为智慧医疗系统提供了可靠的自动化阅片解决方案。

图 基于图像增强与特征精炼的眼底图像病症检测方法框架图