Apr, 2023

可穿戴多色 RAPD 筛查装置

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TL;DR本文提出一种佩戴式头戴设备，可以自动计算患者的相对传入瞳孔缺损（RAPD）值，适用于早期诊断和筛查多种神经病症，如 RAPD、青光眼、非对称性青光眼和瞳孔不等。设备由两个 RGB LED、两个红外线摄像头和一个单片机组成，并可通过 LED 开关、亮度、颜色等参数控制 RAPD 测试的过程。通过多进程方法优化处理管道，实现了快速且易用的用户界面来可视化测试结果。
发现论文，激发创造
  • 盲人环境感知和导航的可穿戴旅行辅助设备

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    Apr, 2019

  • 利用深度学习框架在光学相干断层扫描图像上检测和量化玻璃体淀粉样变和网状假性玻璃体淀粉样变

    该研究开发并验证了一个深度学习框架，可用于检测和定量光学相干断层扫描中的玻璃体下淀粉样物和网状假性玻璃体下淀粉样物，对于 AMD 的研究和临床诊断有帮助。

    Apr, 2022

  • 评估一个深度学习系统，用于联合自动检测糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性

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    Mar, 2019

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    通过图像处理和深度学习神经网络分类相结合的方法，提出了一种先进的图像预处理技术来诊断青光眼。他们的 Glaucoma Automated Retinal Detection Network（GARDNet）在 Rotterdam EyePACS AIROGS 数据集上成功测试，AUC 为 0.92，在 RIM-ONE DL 数据集上进行了额外优化和测试，AUC 为 0.9308，表现优于现有技术。

    May, 2022

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    提出一种基于集成学习的方法，该方法利用多种视网膜图像处理算法提取的特征，如显微血管瘤、渗出物等部位及黄斑、视盘等解剖结构来筛查糖尿病视网膜病变。该方法在公开的 Messidor 数据库上测试取得了 90% 的敏感性，91% 的特异性和 90% 的准确性及 0.989 的 AUC 指标，表明视网膜图像处理是一种有效的糖尿病视网膜病变筛查方法。

    Oct, 2014

  • 基于深度学习的穿戴式助视系统

    本文提出了一种基于深度学习的辅助系统，旨在提高视障人士的环境感知体验，通过 RGBD 数据和建立的语义地图预测行走指令、进行障碍物避让，在多种情境下得到了很好的实验效果并有效提高了视障人士的环境感知体验。

    Aug, 2019

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    描述了一种包括眼科学图像的处理和分析的自动糖尿病视网膜病变诊断方法，使用形态学算法来识别视盘和特征病变，通过神经网络和深度学习算法对眼科图像进行分析，提高疾病早期检测的效率。

    Dec, 2023

  • VR-SFT: 在虚拟现实中重现摆动手电筒测试以检测相对传入瞳孔缺损

    利用虚拟现实技术改进摇摆手电筒检查法可以消除传统检查法的局限性，提高检查的可靠性和客观性，以诊断两眼之间的相对入射不对称。

    Oct, 2022

  • 一种用于实验和验证远程生命体征测量的 Web 应用程序

    通过远程 PPG 技术从面部视频中提取心率、呼吸率等生命体征。应用信号处理滤波器提取血容量脉搏信号并根据不同算法估计各项生命体征。使用 Web 应用程序框架进行实现，验证了其准确性和鲁棒性。

    Aug, 2022

  • 用于糖尿病视网膜病变检测和分期的双支深度学习网络

    本文介绍了一种深度学习方法，用于使用单个眼底视网膜图像检测和分级糖尿病视网膜病变，通过迁移学习利用两个先进的预训练模型作为特征提取器并在新数据集上进行微调，该方法在 APTOS 2019 数据集上表现出色，可用作可靠的筛查和分级工具，可增强临床决策和患者护理的潜力。

    Aug, 2023