团队研发了基于彩色视网膜图像的视网膜病变(也称眼底病变)自动筛查技术,在充分分析各种病变和眼底结构基础上,提出了多种有效的生理组织区域的检测和分割方法,可在各种眼底图像中有效检测和分割视盘、血管、中央凹等各种生理组织区域等。在眼底病变检测方面,团队提出了多种病变特征的检测、分割和识别的方法,可在眼底图像中有效检测和识别各种眼底病变,包括微动脉瘤、棉绒斑和硬性
渗出等。相关成果在所有相关国际公开视网膜数据库上,均能有效、高精度地检测微动脉瘤。团队在“国际视网膜病变联机挑战赛”上获得第二名。
该技术可为医疗机构提供先进的眼底病检测工具,已成功应用于哈尔滨医科大学第二附属医院。其高效性使其适用于远程医疗服务,尤其在偏远地区。