由于缺乏有效眼底病早期筛查手段和医学资源，大量潜在眼底病患者（如糖尿病患者和老年人）无法及时接受检查和治疗，从而增加了失明的风险。针对上述问题，团队研发了基于彩色视网膜图像的视网膜病变（也称眼底病变）自动筛查技术，在充分分析各种病变和眼底结构基础上，提出了多种有效的生理组织区域的检测和分割方法，可在各种眼底图像中有效检测和分割视盘、血管、中央凹等各种生理组织区域等。在眼底病变检测方面，团队提出了多种病变特征的检测、分割和识别的方法，可在眼底图像中有效检测和识别各种眼底病变，包括微动脉瘤、棉绒斑和硬性渗出等。相关成果在所有相关国际公开视网膜数据库上，均能有效、高精度地检测微动脉瘤。团队在“国际视网膜病变联机挑战赛”上获得第二名。
面议（具体合作方式与投资规模可联系洽谈）
经过医院测试，该系统的糖尿病视网膜病变检测率基本达到高年资医生水平，阅片效率约为人工阅片的15倍。【典型应用】该技术可为医疗机构提供先进的眼底病检测工具，已成功应用于哈尔滨医科大学第二附属医院。其高效性使其适用于远程医疗服务，尤其在偏远地区。眼底病自动筛查系统
超高强镁合金及其制备成形技术
技术茂
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