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公开(公告)号：CN208740937U
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201721713680.7
申请日：2017-12-11
IPC分类号： A61B3/10
摘要： 本申请公开了一种用于非接触式测量角膜直径的标尺，其特征在于，所述标尺包括取景部和手持部；所述取景部为框型结构；所述取景部的框型边缘与所述手持部的一端相连；所述取景部的框型内部任意一个直线方向上的距离大于15mm。该标尺用于角膜直径的测量系统，具有测量精度高、测量方式简单快捷而且成本低的优势。
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公开(公告)号：CN112690754A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011526479.4
申请日：2020-12-22
摘要： 本发明公开了一种双工作模式的OCTA成像光路系统。所述OCTA成像光路系统包括与光源、耦合器配合的参考臂光路和至少两个样品臂光路，所述耦合器至少用于将光源发出的源光束分成第一分光束和第二分光束，所述第一分光束、第二分光束分别对应输入参考臂光路、样品臂光路。本发明实施例提供了双工作模式的OCTA成像光路系统，具有两个不同工作模式的样品臂光路，两个样品臂光路与一个参考臂光路相配合，可实现OCTA样品臂光路不同工作模式的切换，使单一设备具有两种不同的使用模式，能够在固定式数据采集模式和手持式数据采集模式之间进行随意切换，极大的提高了设备使用效率和性能，从而可以满足不同种类患者的需求，极大地节约了设备成本。
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公开(公告)号：CN112712531B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011612754.4
申请日：2020-12-29
摘要： 本发明公开一种基于卷积循环神经网络的AS‑OCT图像的房角分类方法，使用全局扫描对齐方法对AS‑OCT切片进行对齐操作，解决眼睛不自主运动和眼睛的光轴不适当放置的可能性导致的图像错位；采用深度学习分割算法对虹膜进行分割，从而由虹膜根部确定ACA的区域；基于卷积循环神经网络同时对二维图像和图像序列信息进行建模，提高网络对窄角和粘连的分类性能。本发明能够对开、狭窄和粘连的青光眼进行准确分类，达到世界先进水平。
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公开(公告)号：CN112712531A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011612754.4
申请日：2020-12-29
摘要： 本发明公开一种基于卷积循环神经网络的AS‑OCT图像的房角分类方法，使用全局扫描对齐方法对AS‑OCT切片进行对齐操作，解决眼睛不自主运动和眼睛的光轴不适当放置的可能性导致的图像错位；采用深度学习分割算法对虹膜进行分割，从而由虹膜根部确定ACA的区域；基于卷积循环神经网络同时对二维图像和图像序列信息进行建模，提高网络对窄角和粘连的分类性能。本发明能够对开、狭窄和粘连的青光眼进行准确分类，达到世界先进水平。
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公开(公告)号：CN113436322B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110774785.8
申请日：2021-07-08
摘要： 本申请公开了一种眼底血管三维重建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过跨域深度自适应网络对不同设备的OCTA二维血管正面投影图像进行深度预测，得到深度图预测结果；在OCTA二维血管分割图像上提取血管的中心线位置和半径长度；根据深度图预测结果所带的深度信息和OCTA二维血管分割图像的提取信息，获取三维血管中心线点云；根据三维血管中心线点云和圆的空间参数方程，对血管的三维表面网格进行重建。这样从二维到三维的视网膜血管重建过程，有效地解决了二维正面投影图像中血管空间信息缺失问题、OCTA图像中常见的伪影问题、以及由于三维数据缺失和技术手段限制导致无法使用三维体数据重建血管的问题。
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公开(公告)号：CN113436322A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110774785.8
申请日：2021-07-08
摘要： 本申请公开了一种眼底血管三维重建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过跨域深度自适应网络对不同设备的OCTA二维血管正面投影图像进行深度预测，得到深度图预测结果；在OCTA二维血管分割图像上提取血管的中心线位置和半径长度；根据深度图预测结果所带的深度信息和OCTA二维血管分割图像的提取信息，获取三维血管中心线点云；根据三维血管中心线点云和圆的空间参数方程，对血管的三维表面网格进行重建。这样从二维到三维的视网膜血管重建过程，有效地解决了二维正面投影图像中血管空间信息缺失问题、OCTA图像中常见的伪影问题、以及由于三维数据缺失和技术手段限制导致无法使用三维体数据重建血管的问题。
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公开(公告)号：CN114931436B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210890329.4
申请日：2022-07-27
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
摘要： 本发明提出了一种白内障手术导航系统，白内障手术导航系统包括：图像获取模块，用于获取眼前节源图像和与眼前节源图像对应的眼前节目标图像；图像处理模块，用于根据血管结构数据将眼前节源图像相对眼前节目标图像进行图像配准，以确定眼前节源图像的源图像最陡子午线；切口确定模块，用于根据源图像最陡子午线确定白内障手术导航的角膜缘切口位置。本发明的有益效果是：实现了白内障手术切口的无标记准确定位。
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公开(公告)号：CN114782855A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210229362.2
申请日：2022-03-10
申请人： 宁波慈溪生物医学工程研究所 , 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
IPC分类号： G06V20/40 , G06K9/62 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明属于深度学习技术领域，提供了一种基于深度学习的白内障手术评价方法、系统及介质，包括步骤：S1、利用视频帧中手术器械特征结合眼部背景特征，对该视频帧所处的手术阶段进行分类；S2、根据手术各环节的初始特征标签训练通用型网络来提取各个环节对应视频帧中用于手术评价的评价特征；S3、将提取的评价特征根据预设标签获取手术各环节的量化信息，将量化信息输入至训练后的预设分类评价网络中对手术各环节进行分类评价。本发明的优点在于建立ICO‑OSCAR标准中描述性评价指标与深度学习网络可学习手术特征的量化关系，从而实现通过人工智能技术替代专家医生全程参与手术培训，提高培训效果的客观性、可靠性，及响应速率。
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公开(公告)号：CN114931436A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210890329.4
申请日：2022-07-27
申请人： 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 , 宁波慈溪生物医学工程研究所
摘要： 本发明提出了一种白内障手术导航系统，白内障手术导航系统包括：图像获取模块，用于获取眼前节源图像和与眼前节源图像对应的眼前节目标图像；图像处理模块，用于根据血管结构数据将眼前节源图像相对眼前节目标图像进行图像配准，以确定眼前节源图像的源图像最陡子午线；切口确定模块，用于根据源图像最陡子午线确定白内障手术导航的角膜缘切口位置。本发明的有益效果是：实现了白内障手术切口的无标记准确定位。
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公开(公告)号：CN111652871B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010493501.3
申请日：2020-06-03
申请人： 宁波慈溪生物医学工程研究所 , 中国科学院宁波材料技术与工程研究所
摘要： 本申请公开了一种基于活体共聚焦显微镜(IVCM)图像的角膜神经弯曲度测量系统及方法。所述测量系统包括图像采集和预处理模块、角膜神经分割模块、神经分段弯曲度计算模块、聚合参数选择模块、神经分段弯曲度聚合模块、分析结果显示模块等。本申请区别于现有的基于深度学习端到端模型，模拟医生根据活体共聚焦显微镜图像中某些具有代表性的神经分段估计整幅图像弯曲度分级的过程，采用多种参数可调节的函数聚合活体共聚焦显微镜中各个神经分段的弯曲度，可解性强，与医生评估结果相关性高，并且可以让医生结合专业知识直接进行聚合参数调节，调节过程直观透明，有助于在辅助临床诊断中应用，实用性强。
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