致远慧图自动识别左右眼眼底图像新技术模型受到国际专家关注

2019年伊始，致远慧图公司技术团队撰写的《用于自动识别左右眼眼底图像的四种模型》一文被人工智能顶级学术会议国际多媒体建模大会（MMM）收录，公司首席科学家李锡荣教授于受邀赴希腊塞萨洛尼基大会现场交流《用于自动识别左右眼眼底图像的四种模型》论文并解读致远慧图在医疗领域研究的核心技术点及应用价值，获得了诸多国际参会技术专家的追捧和关注。

计算机进行眼部医学图像诊断，首先需要识别获得的眼部图像来自左眼还是来自右眼。致远慧图《用于自动识别左右眼眼底图像的四种模型》的论文提出了四种左右眼识别模型，其中两种新的技术模型颠覆了依赖视盘定位的传统解决方案，即通过基于LBP特征的左右对比 SVM 分类器和微调的 ResNet 网络直接对图像二分类，来自动识别左右眼。新的技术模型不依赖深度网络和GPU算力，可以在计算资源受限的平台上灵活使用。

致远慧图从800多位用户中采集了1633张眼底图（其中左眼778张、右眼845张）开展案例对照研究，测试结果表明，ResNet网络的识别准确率最高，达到了98%；而左右对比分类模型的识别准确率也达到了97%。数据表明，传统解决方案中的视盘定位（要求先对视盘进行定位，再根据视盘位置及其周围血管走向判定左右眼）并非必须，致远慧图提出的这两种非视盘依赖的左右眼识别模型，是更优的图像识别方案，拓宽了业内的认知，应用价值确切。

国际多媒体建模大会（(International Conference on Multimedia Modeling, MMM）做为国际多媒体计算领域的主要会议之一，自1994年举办至今已经成功举办了25年，大会汇聚全球顶尖的技术开发团队分享各自的最新技术及经验。

致远慧图（Vistel）公司是国内一家专注于眼部影像人工智能领域的领先的高新技术企业，公司旨在通过开发眼科人工智能辅助诊断软件，从而协助医生提高对大规模人群的眼部疾病的筛查、诊断、疗效评价效率，最终降低各种原发及继发性眼科疾病的危害。在研发过程中，致远慧图公司积累了诸多研究成果，此次参会，就是对公司先前研究成果的总结及展示。