CN110660488A - 基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法及平台和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法以及平台和计算机可读存储介质,其中基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法包括:获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;若是,则输出严重疾病诊断信息;若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。本发明的技术方案可以对没有患病的待检测对象的眼底照片进行分析,并输出健康量化数值,以使得没有患病的待检测对象能够知道自己的健康状态。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术领域,特别涉及一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法及平台和存储介质。
背景技术
多光谱成像(Multiple Spectrum Imaging,MSI)最早源于遥感卫星、空间探测、军事等领域。多光谱眼底分层成像***是MSI在眼科领域的首次应用。
多光谱眼底分层成像装置是利用不同单色LED光源投射至眼底的不同层次(包括深层视网膜及脉络膜),通过眼内不同物质对不同单色光的吸收、反射特性,从而获得一系列眼底冠状面(En face)图像。不同光谱对应的不同病理特征,具体如下:
绿光显示浅层视网膜的结构,用于观察视网膜前膜、视网膜神经层、玻璃体视网膜的牵引、视网膜皱折、囊肿及黄斑裂孔等。
黄光、琥珀光、红光谱用于显示中层视网膜结构,可用于观察出血、渗出及玻璃膜疣、新生血管等病变,如糖尿病视网膜病变等。
深红光、红外光显示的是深层视网膜的结构,用于观察伴有视网膜色素紊乱、RPE层、黄斑变性、瘢痕、色素痣、脉络膜黑色素瘤等病变。
现有技术中,主要是通过多光谱眼底成像装置摄取的眼底照片对待诊断对象进行诊断,以判断待诊断对象是否患病,而并没有对没有患病的待诊断对象的眼底照片进行进一步分析,以判断待诊断对象的健康状况。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法及平台和存储介质,旨在对没有患病的待检测对象的眼底照片进行分析,并输出健康量化数值,以使得没有患病的待检测对象能够知道自己的健康状态。
为实现上述目的,本发明提出一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,包括:
获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;
采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;
若是,则输出严重疾病诊断信息;
若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
可选地,采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出的步骤,包括:
采用卷积神经网络训练算法,提取所述眼底图像的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
将所述糖网疾病特征的特征参数与所述血管健康特征的特征参数对应与糖网疾病特征的标准参数和血管健康特征的标准参数比对;
当两个相似度均达到各自的设定阈值时,则判断包括有出血和/或渗出;
当两个相似度均低于各自的设定阈值时,则判断不包含出血和/或渗出。
可选地,所述糖网疾病特征包括微血管瘤特征、软性渗出特征、硬性渗出特征和出血特征;
所述血管健康度特征包括动脉特征、静脉特征和动静脉交叉压迫分支特征。
可选地,若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值的步骤包括:
若否,则先对所述眼底图像进行质量评估;
将质量合格的所述眼底图像进行AI图像血管特征提取;
将经过所述AI图像提取的血管信息进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
可选地,若否,则先对所述眼底图像进行质量评估的步骤之后,包括:
对不合格的所述眼底图像进行不做分析处理。
可选地,将质量合格的所述眼底图像进行AI图像分析的步骤具体包括:
获取质量合格的所述眼底图像的的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
根据的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化。
可选地,根据的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化的步骤中,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化包括:
糖网疾病特征量化,包括微血管瘤个数、每个软性渗出面积、每个硬性渗出面积和每个出血面积;以及,
血管健康特征量化:动静脉比、动脉反光指数、血管分叉角度、血管弯曲度和动静脉交叉压迫个数。
可选地,将经过所述AI图像分析的所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值的步骤包括:
对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化值设置相应的权重,以得到量化总值,以确定待检测对象的健康量化数值。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,所述基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台的运行程序执行时实现上述任一项所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的步骤。
本发明又提供一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,所述基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序配置为实现如上述任一项所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查法的步骤。
本发明的技术方案包括:获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;若是,则输出严重疾病诊断信息;若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。本发明的技术方案可以对没有患病的待检测对象的眼底照片进行分析,并输出健康量化数值,以使得没有患病的待检测对象能够知道自己的健康状态。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图;
图2为本发明提供的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的第一实施例的流程示意图;
图3为本发明提供的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的第二实施例的流程示意图;
图4为本发明提供的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的第三实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
另外,在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台结构示意图。
如图1所示,该基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台包括:处理器1001,例如CPU,通信总线1002、数据接口1003和存储器1004。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。数据接口1003还可以包括标准的有线接口(如USB接口或者IO接口)、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatilememory),例如磁盘存储器。存储器可选的还可以是独立于前述处理器的存储装置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、数据接口实现程序以及基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序。
在图1所示的终端中,该处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,并执行以下操作:
获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;
采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;
若是,则输出严重疾病诊断信息;
若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,还执行以下操作:采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出的步骤,包括:
采用卷积神经网络训练算法,提取所述眼底图像的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
将所述糖网疾病特征的特征参数与所述血管健康特征的特征参数对应与糖网疾病特征的标准参数和血管健康特征的标准参数比对;
当两个相似度均达到各自的设定阈值时,则判断包括有出血和/或渗出;
当两个相似度均低于各自的设定阈值时,则判断不包含出血和/或渗出。
其中,所述糖网疾病特征包括微血管瘤特征、软性渗出特征、硬性渗出特征和出血特征;所述血管健康度特征包括动脉特征、静脉特征和动静脉交叉压迫分支特征。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,还执行以下操作:若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值的步骤包括:
若否,则先对所述眼底图像进行质量评估;
将质量合格的所述眼底图像进行AI图像血管特征提取;
将经过所述AI图像提取的血管信息进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,还执行以下操作:若否,则先对所述眼底图像进行质量评估的步骤之后,包括:
对不合格的所述眼底图像进行不做分析处理。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,还执行以下操作:将质量合格的所述眼底图像进行AI图像分析的步骤具体包括:
获取质量合格的所述眼底图像的的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
根据的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,还执行以下操作:根据的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化的步骤中,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化包括:
糖网疾病特征量化,包括微血管瘤个数、每个软性渗出面积、每个硬性渗出面积和每个出血面积;以及,
血管健康特征量化:动静脉比、动脉反光指数、血管分叉角度、血管弯曲度和动静脉交叉压迫个数。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,还执行以下操作:将经过所述AI图像分析的所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值的步骤包括:
对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化值设置相应的权重,以得到量化总值,以确定待检测对象的健康量化数值。
本实施例提出一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,图2为本发明提供的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的第一实施例,请参阅图2,所述基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法包括:
步骤S10、获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;
多光谱眼底成像技术(Multiple Spectrum Imaging,MSI),比传统眼底照相能获得更深、更广、更准确的眼底组织病变信息。与传统眼底成像技术运用可见光为光源相比,该技术是利用多个单色LED光分别投射眼底不同深度(包含RPE层及脉络膜)的组织,利用不同组织吸收光谱的差异,将眼底不同深度的图像进行采集,形成包含视网膜出血、玻璃膜疣,氧含量、脂褐素、色素变化等可反映心脑血管疾病和全身性微循环***疾病损伤程度单色光谱图像。
步骤S20、采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;
对于眼底图像存在出血和/或渗出表示已经出现了严重的病变,所以,首先将这类严重病变的情况筛选出。
步骤S30、若是,则输出严重疾病诊断信息;
步骤S40、若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
本发明的技术方案包括:获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;若是,则输出严重疾病诊断信息;若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。本发明的技术方案可以对没有患病的待检测对象的眼底照片进行分析,并输出健康量化数值,以使得没有患病的待检测对象能够知道自己的健康状态。
图3为本发明提供的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的第二实施例,请参阅图3,在该实施例中,步骤S20具体包括:
步骤S21、采用卷积神经网络训练算法,提取所述眼底图像的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
步骤S22、将所述糖网疾病特征的特征参数与所述血管健康特征的特征参数对应与糖网疾病特征的标准参数和血管健康特征的标准参数比对;
步骤S23、当两个相似度均达到各自的设定阈值时,则判断包括有出血和/或渗出;
步骤S24、当两个相似度均低于各自的设定阈值时,则判断不包含出血和/或渗出。
在实施基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法之前,基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台进行了大量的训练,通过大量的训练选择了比较合适的卷积核,同时基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台存储有糖网疾病特征的标准参数和血管健康特征的标准参数,该等标准参数可以是人工(例如专家级医生输入),也可以是,从标准症状且患病的眼底图像中提取的,在此不做限制。
当接收到待检测对象的眼底图像,可以通过采用前述的卷积核分别对其进行特征提取,以得到糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,接着将该等特征参数与对应的标准参数进行比对,只要两者均在设定阈值(例如50%)以内,表示与患病的眼底图像差别比较大,也即可以初步判定为健康,只有两者均达到该等设定阈值,表示与患病的眼底图像比较接近,也即表示患病。
所述糖网疾病特征包括微血管瘤特征、软性渗出特征、硬性渗出特征和出血特征,所述血管健康度特征包括动脉特征、静脉特征和动静脉交叉压迫分支特征,该等特征属于该等疾病的常规症状特征。
图4为本发明提供的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的第三实施例,请参阅图4,在该实施例中,步骤S40包括:
步骤S41、若否,则先对所述眼底图像进行质量评估;
先对图像进行质量评估,主要是对图像的清晰度和照明的均匀性进行评估,只有清晰度和照明均匀性分别达到设定值时,才认为该眼底图像为质量合格的图像,否则认为是认为质量不合格,对不合格的所述眼底图像进行不做分析处理。显然清晰度和照明的均匀性评估可以采用现有的算法,在此不做详细介绍。
步骤S42、将质量合格的所述眼底图像进行AI图像血管特征提取;
步骤S43、将经过所述AI图像提取的血管信息进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
对于质量合格的所述眼底图像需要进行AI图像血管特征提取,提取一些血管信息,然后根据该等血管信息对待检测对象的健康进行量化。
本实施例中,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化包括:
糖网疾病特征量化,包括微血管瘤个数、每个软性渗出面积、每个硬性渗出面积和每个出血面积;以及,
血管健康特征量化:动静脉比、动脉反光指数、血管分叉角度、血管弯曲度和动静脉交叉压迫个数。
其中,糖网疾病特征量化具体为:会对眼底图像上每个像素进行特征判断,例如如果某个像素属于某个特征,则输出1,否则输出0,这样对一张图像上的所有像素都得到某种特征的判断结果后,可以提取出属于某一特征的所有像素,从而进行量化分析。以微血管瘤为例,提取所有判断是微血管瘤为1的像素信息,按照连通域进行分割,排除面积异常的样本后就能获得微血管的个数。渗出和出血的判断与微血管瘤类似,在此不做赘述。
对于血管健康特征量化具体为:
在眼底图像中提取视盘的位置,根据视盘处血管的形态和走向确定动脉和静脉。然后提取以视盘中心为中心,以1PD、2PD为半径处的动脉和静脉血管,计算横截面的直径得到血管宽度,将动静脉血管直接相除后取平均值即可得到动静脉比。
根据提取的动静脉血管走树,获得血管水平和垂直方向的梯度变化值,通过梯度变化值可以反向计算出血管的弯曲度和分叉角度。
根据提取的动静脉血管走树,动脉静脉重合处为交叉点,计算静脉在交叉点前后角度的变化可以知道是否产生压迫(角度变化超过设定的阈值可判定为压迫)。
在本发明的一实施例中,步骤S43包括:对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化值设置相应的权重,以得到量化总值,以确定待检测对象的健康量化数值,糖网疾病特征和血管健康特征的具体权重视需要而设置,具体地,,糖网疾病特征为x,血管健康特征为y,例如若两者同等重要则均设置为x=y=1,若前者重要,则设置为,x>y反之则,y>x。
本发明还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有智能戒指的控制程序,所述智能戒指的控制程序被处理器执行时实现如上述任一实施例的基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台的运行方法的步骤。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,电视机,或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,包括:
获取由多光谱眼底成像装置摄取的待检测对象的眼底图像;
采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出;
若是,则输出严重疾病诊断信息;
若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
2.如权利要求1所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,采用糖网病分析算法对所述眼底图像的图像数据进行运算,判断所述眼底图像是否含有出血和/或渗出的步骤,包括:
采用卷积神经网络训练算法,提取所述眼底图像的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
将所述糖网疾病特征的特征参数与所述血管健康特征的特征参数对应与糖网疾病特征的标准参数和血管健康特征的标准参数比对;
当两个相似度均达到各自的设定阈值时,则判断包括有出血和/或渗出;
当两个相似度均低于各自的设定阈值时,则判断不包含出血和/或渗出。
3.如权利要求2所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,所述糖网疾病特征包括微血管瘤特征、软性渗出特征、硬性渗出特征和出血特征;
所述血管健康度特征包括动脉特征、静脉特征和动静脉交叉压迫分支特征。
4.如权利要求3所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,若否,则对所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值的步骤包括:
若否,则先对所述眼底图像进行质量评估;
将质量合格的所述眼底图像进行AI图像血管特征提取;
将经过所述AI图像提取的血管信息进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值。
5.如权利要求4所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,若否,则先对所述眼底图像进行质量评估的步骤之后,包括:
对不合格的所述眼底图像进行不做分析处理。
6.如权利要求4所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,将质量合格的所述眼底图像进行AI图像分析的步骤具体包括:
获取质量合格的所述眼底图像的的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数;
根据的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化。
7.如权利要求6所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,根据的糖网疾病特征的特征参数和血管健康特征的特征参数,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化的步骤中,对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化包括:
糖网疾病特征量化,包括微血管瘤个数、每个软性渗出面积、每个硬性渗出面积和每个出血面积;以及,
血管健康特征量化:动静脉比、动脉反光指数、血管分叉角度、血管弯曲度和动静脉交叉压迫个数。
8.如权利要求6所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法,其特征在于,将经过所述AI图像分析的所述眼底图像进行血管健康分析算法处理,以确定待检测对象的健康量化数值的步骤包括:
对各糖网疾病特征和血管健康特征进行量化值设置相应的权重,以得到量化总值,以确定待检测对象的健康量化数值。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,所述基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台的运行程序执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查方法的步骤。
10.一种基于多光谱眼底成像的糖网筛查平台,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序,所述基于多光谱眼底成像的糖网筛查程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的基于多光谱眼底成像的糖网筛查法的步骤。
Priority Applications (1)
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