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公开(公告)号：CN118822930A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310416270.X
申请日：2023-04-18
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请实施例公开一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待筛查的目标眼底图像；提取所述目标眼底图像的多尺度眼底特征；根据所述多尺度眼底特征，生成目标矩阵，其中，所述目标矩阵中包含N个元素，每个所述元素对应于一个疾病分类类别，不同的所述元素对应于不同的疾病分类类别，N为大于2的整数；根据所述目标矩阵，确定所述目标眼底图像对应的目标筛查结果。本申请实施例中，由于从目标眼底图像中提取的多尺度眼底特征可以充分获取图像的病灶区域信息，因此根据提取的多尺度眼底特征可以准确地识别出多种疾病类别，提高了眼底疾病的筛查效率。
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公开(公告)号：CN118045296B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410456292.3
申请日：2024-04-16
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 海南鹰瞳健康科技有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 北京鹰瞳明眸信息技术有限公司 , 北京鹰瞳医疗科技有限公司 , 长沙鹰瞳健康科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种近视光照系统、近视光照设备及其控制方法，包括：宽光谱光源，用于发射宽光谱光线；光束整形系统，用于对所述宽光谱光线进行整形，以形成环形光线；以及投影系统，用于将所述环形光线投影到用户眼部，形成环形光斑。通过采用光束整形系统将宽光谱光线整形成环形光线，可以避开用户眼部的黄斑中心，提高安全性。
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公开(公告)号：CN118537299A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410593158.8
申请日：2024-05-14
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
摘要： 本披露公开了一种基于眼底图像的多任务分割模型的训练方法、方法及产品，所述多任务分割模型由多个子任务分割模型构建而成，所述训练方法包括：获取预训练后的第一图像编码器；针对每个子任务，基于所述第一图像编码器，构建子任务分割模型；使用带子任务标注的眼底图像对所述子任务分割模型进行训练，并在训练过程中固定所述第一图像编码器的参数。本披露实施例通过基于固定参数的第一图像编码器，对每个子任务分割模型进行构建和单独训练，可以使得训练后的子任务分割模型构建而成的多任务分割模型具有分割多任务的能力。
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公开(公告)号：CN118377372A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410369575.4
申请日：2024-03-28
申请人： 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC分类号： G06F3/01 , G06V40/18 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06V10/25
摘要： 本发明提供一种基于视线的注视点实时追踪方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标跟踪的眼部区域图像；对所述眼部区域图像进行预测，得到人眼视线值和多种眼部参数值；基于系统的校准系数对所述人眼视线值和所述多种眼部参数值进行屏幕坐标点映射，得到当前图像帧的人眼在屏幕上的注视坐标点，实现实时性的眼动跟踪。本发明中，通过对目标跟踪眼部区域图像进行预测，得到人眼视线值和多种眼部参数值，并结合系统的校准系数进行屏幕坐标点的映射，实现了实时性的眼动跟踪。采用该技术方案，通过对普通的眼部区域图像进行预测，就能进行屏幕注视点坐标的人机交互应用，不但节省了费用，提高了眼动追踪的准确性，丰富了使用场景。
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公开(公告)号：CN113768461B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111073695.2
申请日：2021-09-14
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司 , 上海鹰瞳医疗科技有限公司
IPC分类号： A61B3/12 , A61B3/14 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/11
摘要： 本发明实施例提供了一种眼底图像分析方法、系统和电子设备，该方法包括：获取待分析的眼底图像；对所述眼底图像进行像素级分割，得到标识每个像素属于豹纹或者非豹纹区域的豹纹分割信息；基于所述眼底图像分割出现豹纹对视力影响程度不同的多种感兴趣区域，得到标识每个像素所属感兴趣区域的区域分割信息；根据豹纹分割信息和区域分割信息对眼底豹纹进行量化分析；本发明根据豹纹分割信息和区域分割信息更精准地对眼底豹纹进行量化分析，从而快速、精准地给出诊断结果；医生无需花费大量精力和时间去学习和分析如何根据眼底图像确定豹纹的程度。
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公开(公告)号：CN113269737B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110536793.9
申请日：2021-05-17
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种眼底视网膜动静脉血管直径计算方法及系统，对彩色眼底视网膜图像进行预处理；构建基于迭代式半监督学习的眼底视网膜动静脉语义分割模型，对预处理后的图像进行动静脉分割，得到动静脉分割模型；对SUSTech‑SYSU数据集和ORIGA数据集中的视网膜图像进行预处理，构建基于YOLO v3的眼底视盘检测定位模型；基于动静脉分割模型和眼底视盘检测定位模型计算动静脉血管垂线与血管之间相交的像素数，得到动静脉血管直径，采用动静脉直径比计算得到血管直径。本发明不仅可以实现准确的视网膜动静脉血管分割和视盘检测定位，而且能够有效、准确、自动化的实现眼底视网膜血管直径的计算。
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公开(公告)号：CN117635549A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311527222.4
申请日：2023-11-15
申请人： 上海鹰瞳医疗科技有限公司 , 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本公开关于一种眼底图像分析方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待检测彩色眼底图像；将待检测彩色眼底图像输入颅内肿瘤风险预测模型中进行特征提取，得到图像特征，并根据图像特征进行颅内肿瘤风险预测，输出预测结果；预测结果用于指示待检测彩色眼底图像的拍摄对象为颅内肿瘤风险人员的概率；其中，颅内肿瘤风险预测模型基于不确定度感知器和辅助一致性训练模型对预设卷积神经网络模型进行预训练得到。不确定度感知器促使预设卷积神经网络模型更加关注那些不确定度较低的样本，辅助一致性训练模型促使预设卷积神经网络模型能够学习到训练过程中的历史信息，因此，颅内肿瘤风险预测模型可以实现基于彩色眼底图像快速、准确、非侵入性且低成本地对颅内肿瘤进行诊断。
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公开(公告)号：CN117622640A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210964220.0
申请日：2022-08-11
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种用于对眼部检测设备进行打包的打包装置和相关产品。所述打包装置包括：感应组件，其用于随所述移动平台沿所述预定方向移动，以感应所述眼底拍摄组件沿所述预定方向的移动并产生感应信号；控制组件，其用于根据所述感应信号控制所述移动平台将所述眼底拍摄组件移动至所述预定方向上的预设位置处并控制所述移动平台停止移动；以及锁定组件，其用于响应于所述移动平台停止移动，在所述预定方向上的预设位置处对所述移动平台进行锁定，以便对所述眼底拍摄组件进行刚性固定而完成打包。利用本申请的方案，可以有效地解决眼部检测设备的打包问题。
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公开(公告)号：CN112036467B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202010876170.1
申请日：2020-08-27
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , A61B7/04
摘要： 本发明提供了基于多尺度注意力神经网络的异常心音识别方法及装置，其方法包括：对采集到的原始心音信号进行预处理，将预处理后的心音信号作为训练样本；对所述训练样本进行心音质量标注；根据所述训练样本及其标注内容对异常心音识别模型进行训练；将待检测心音数据输入训练好的异常心音识别模型，得到心音质量预测结果，根据所述心音质量预测结果识别异常心音。本发明对心音信号进行客观地量化分析，使得心音听诊结果更加精准，能更有效地辅助医生进行心音识别诊断。(56)对比文件Xin Zhou等.A novel 1-D denselyconnected feature selection convolutionalneural network for heart soundsclassification《.Annals of TranslationalMedicine》.2021,第9卷(第24期),1-12.Yunqiu Xu等.Pay more attention withfewer parameters: A novel 1-Dconvolutional neural network for heartsounds classification《.2018 Computing inCardiology Conference (CinC)》.2019,1-4.Chengbin Huang等.ArrhythmiaClassification with Attention-Based Res-BiLSTM-Net《.Machine Learning and MedicalEngineering for Cardiovascular Health andIntravascular Imaging and ComputerAssisted Stenting》.2019,第11794卷3-10.
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公开(公告)号：CN117095449A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310996855.3
申请日：2023-08-08
申请人： 北京鹰瞳科技发展股份有限公司
IPC分类号： G06V40/18 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种针对眼底无灌注区的自动识别方法及装置，一具体实施方式中所述方法包括：首先，将携带无灌注区标注的眼底荧光血管造影FFA图像作为训练样本；其次，利用图像编码器中的自适应编码器特征融合模型学习所述训练样本不同尺度特征的权重，得到第一融合特征图像；利用图像解码器中的空洞卷积空间金字塔池化ASPP模型对所述第一融合特征图像进行图像处理，得到分割预测结果；利用多层深度监督损失函数对所述分割预测结果进行约束处理，生成多层深度损失函数；最后，基于每个所述训练样本对应的多层深度损失函数对模型进行调整，生成分割模型。由此，提高了分割模型对NPA区域识别的准确率。
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