交易价格： 面议
类型： 专利
技术成熟度： 正在研发
专利所属地：中国
专利号：20181143538.4
交易方式： 完全转让 许可转让
联系人：
所在地：山东济南市
一、成果概述：（简要说明成果是什么，以便技术受让方了解项目概况）
视觉是人最重要的感觉，而眼底病属于最普遍的视觉障碍疾病。多光谱眼底分 层成像是近期发明的非接触、高分辨率眼底冠状面成像技术，被看做眼底病诊断变 革性新方式。然而，眼底多光谱图像具有多模态异组织特性，其自动量化分析是一 个科研难题，目前仍然缺乏相关的成熟技术，已成为其临床应用的主要瓶颈，建立 基于多光谱成像的眼底病辅助诊断系统，解决多模态异组织图像分析难题，达到面 向眼底病临床诊断的眼底多光谱图像自动、量化、精确分析的目标。
二、技术特点及技术指标：（突出与国内外同行的比较优势或区别）
相关研究均达到国际领先水平。
提出一个多光谱眼底图像弱监督配准方法，该方法将血管分割标签视为空间对 应关系的监督项，提高了多光谱眼底图像的配准精度。主要的科研创新包括：
（|）提出一种新型多模态眼底图像配准端到端深度学习框架；（2）结合图像 配准金字塔模型及深度CNN模型实现多精度图像配准；（3）设计了一种基于分割 标签监督项梯度回传方法
三、应用领域：（主要面向的行业产业、技术已在***领域应用的概述以及取得成 效，还可在***领域应用的前景等）
主要面向医疗健康产业，目前本成果相关的技术已在医疗健康领域得到广泛的 应用，并已与高校、医院及企业等合作发表多篇高水平学术论文和发明专利。发现 糖尿病视网膜病变人工评估结果可以提高基于深度学习的眼底图像微动脉瘤自动 分割精度。将微血管瘤图像像素级标注及糖尿病视网膜病变分级作为网络训练的监 督项，实验证明糖尿病视网膜病变分级结果可以显著提高眼底图像微动脉瘤的分割 精度。
四、投入需求：（需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件）
由于项目成果主要依赖于深度学习等人工智能技术，因此若需求方能够提供高 性能CPU及GPU服务器、专用的数据存储设备等，将有助于成果的进一步推广及使用
Copyright © 2018 宁夏回族自治区生产力促进中心 版权所有 宁ICP备11000235号-3 宁公网安备 64010402000776号
网站访问量： 网站在线人数：0 技术支持：科易网 
APP下载
微信公众号
