一种基于深度学习的房角图像智能分级系统

简介

房角检查是青光眼临床诊断中一项重要内容，通过观察前房角四个关键特征（schwalbe线，小梁，巩膜突，睫状体带）将房角分为五个级别，进而选择不同治疗方案，对青光眼诊断和治疗有重要意义。目前房角分级主要靠医生人工判断，在稳定性，准确度和医生资源等方面面临挑战。本作品基于人工智能，设计并开发一个房角图像智能分级系统，实现房角图像自动分级，降低医生工作强度，降低医疗成本，提高医疗精准度，使更多患者受益。