技术特征：
技术总结
本发明公开了一种糖尿病性视网膜病变自动检测方法，该方法首先对医学眼底图像进行预处理，生成每张眼底图像所对应的特征向量；接着基于眼底图像对应的特征向量应用聚类算法对所有眼底图像进行聚类，定义为不同模式的眼底图像；再基于不同病变时期、不同模式的眼底图像对应的特征向量建立参考特征空间，获得其在参考特征空间中的特征编码；最后通过计算待检测眼底图像与带标签眼底图像特征编码之间的余弦相似度实现对糖尿病性视网膜病变的自动检测。本发明基于网上可爬取到的视网膜眼底图像及标签，结合图像聚类算法，建立不同病变时期、不同模式视网膜眼底图像的参考特征空间及其特征编码映射，有效地提高了糖尿病视网膜病变自动检测的准确性和时效性。
技术研发人员：陈洪刚
受保护的技术使用者：艾视医疗科技成都有限公司
技术研发日：2018.02.11
技术公布日：2018.08.17