Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2018201633) FUNDUS IMAGE-BASED DIABETIC RETINOPATHY IDENTIFICATION SYSTEM
Latest bibliographic data on file with the International Bureau    Submit observation

Pub. No.: WO/2018/201633 International Application No.: PCT/CN2017/095910
Publication Date: 08.11.2018 International Filing Date: 04.08.2017
IPC:
G06F 19/00 (2018.01) ,G06T 7/00 (2017.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
T
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7
Image analysis, e.g. from bit-mapped to non bit-mapped
Applicants:
深圳硅基仿生科技有限公司 SHENZHEN SIBIONICS TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; 中国广东省深圳市 宝安区新安街道留芳路6号庭威产业园3栋4楼A区 4A, Building No.3, Tingwei Business Park, No.6 Liufang Rd., Xinan Avenue, Baoan District Shenzhen, Guangdong 518000, CN
深圳硅基智能科技有限公司 SHENZHEN SIBRIGHT TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; 中国广东省深圳市 宝安区新安街道留芳路6号庭威产业园3栋4楼C区 4C, Building No.3, Tingwei Business Park, No.6 Liufang Rd., Xinan Avenue, Baoan District Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Inventors:
王娟 WANG, Juan; CN
夏斌 XIA, Bin; CN
白玉婧 BAI, Yujing; CN
黎晓新 LI, Xiaoxin; CN
胡志钢 HU, Zhigang; CN
赵瑜 ZHAO, Yu; CN
Agent:
深圳舍穆专利代理事务所(特殊普通合伙) SHENZHEN SERMON PATENT FIRM; 中国广东省深圳市 宝安区新安街道留芳路6号庭威产业园3栋3楼D区 3D, Building No.3, Tingwei Business Park, No.6 Liufang Rd., Xinan Avenue, Baoan District Shenzhen, Guangdong 518100, CN
Priority Data:
201710309834.404.05.2017CN
Title (EN) FUNDUS IMAGE-BASED DIABETIC RETINOPATHY IDENTIFICATION SYSTEM
(FR) SYSTÈME D'IDENTIFICATION DE RÉTINOPATHIE DIABÉTIQUE FONDÉ SUR UNE IMAGE DE FOND D'ŒIL
(ZH) 基于眼底图像的糖尿病视网膜病变识别系统
Abstract:
(EN) A fundus image-based diabetic retinopathy identification system (S), comprising: an image acquisition apparatus (1), which is used for acquiring fundus images, the fundus images comprising a target fundus image and a reference fundus image which come from the same person; an automatic identification apparatus (2), which processes a fundus image from the image acquisition apparatus by using a method of deep learning, automatically determining whether a lesion is present in the fundus image and outputting a determination result. Said identification system (S) uses a method of deep learning to carry out automatic determination on fundus images and output a determination result, and may thus assist physicians in making diagnoses by means of identifying lesions in fundus images, greatly increasing identification efficiency, and being particularly applicable to large-scale screening of fundus lesions.
(FR) L'invention concerne un système d'identification de rétinopathie diabétique (S) fondé sur une image de fond d'œil comprenant : un appareil d'acquisition d'image (1) utilisé afin d'acquérir des images de fond d'œil, les images de fond d'œil comprenant une image de fond d'œil cible et une image de fond d'œil de référence provenant de la même personne ; un appareil d'identification automatique (2) qui traite une image de fond d'œil en provenance de l'appareil d'acquisition d'image à l'aide d'un procédé d'apprentissage profond, permettant de déterminer automatiquement si une lésion est présente dans l'image de fond d'œil et d'émettre en sortie un résultat de détermination. Ledit système d'identification (S) utilise un procédé d'apprentissage profond permettant d'effectuer une détermination automatique sur des images de fond d'œil et d'émettre en sortie un résultat de détermination, et permet ainsi d'aider les médecins à effectuer des diagnostics au moyen de l'identification de lésions dans des images de fond d'œil, ce qui permet d'augmenter considérablement l'efficacité d'identification, et s'applique particulièrement à un dépistage à grande échelle de lésions de fond d'œil.
(ZH) 一种基于眼底图像的糖尿病视网膜病变识别系统(S),包括:图像采集装置(1),其用于采集眼底图像,眼底图像包括来自于同一个人的目标眼底图像和参考眼底图像;自动识别装置(2),其利用深度学习方法对来自于图像采集装置的眼底图像进行处理,自动判断眼底图像是否存在病变并输出判断结果。该病变识别系统(S)利用深度学习方法对眼底图像进行自动判定并输出判断结果,因此,能够辅助医生对眼底图像进行病变识别的诊断,大幅度地提高识别效率,而且特别适用于大范围的眼底病变筛查。
front page image
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)