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申请/专利权人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所;宁波慈溪生物医学工程研究所

摘要：本发明公开了一种视网膜OCT图像的分析方法及装置，涉及视网膜OCT图像处理领域，获取当前待处理的视网膜OCT图像，预先训练好了具有泛化能力的域泛化视网膜分层模型，将该视网膜OCT图像作为输入项输入上述域泛化视网膜分层模型，可以得到具有语义一致性的特征表示，进而根据该特征表示对视网膜OCT图像分层以得到分层后的层次结构。可见，本申请通过构建语义一致的特征表达，捕捉了图像间共性的高级语义属性，减弱了不同OCT设备或者数据中心引入的特征分布偏差，该域泛化视网膜分层模型具备在跨设备和跨中心数据上的泛化能力，使得视网膜分层得到的层次结构更准确，自动化程度高，利于实际应用。

主权项：1.一种视网膜OCT图像的分析方法，其特征在于，包括：获取当前待处理的视网膜OCT图像；将所述视网膜OCT图像作为输入项输入预先训练好的具有泛化能力的域泛化视网膜分层模型，以得到具有语义一致性的特征表示；根据所述特征表示对所述视网膜OCT图像分层，以得到分层后的层次结构；其中，所述域泛化视网膜分层模型的预先训练包括以下步骤：利用预设全局损失函数及视网膜OCT图像数据集D训练所述域泛化视网膜分层模型，所述预设全局损失函数为： ；其中，为对所述视网膜OCT图像数据集D进行分割得到的训练集，为对所述视网膜OCT图像数据集D进行分割得到的测试集，且与不相交，为属于的第一子域，为属于的第二子域，为基于第一预设关系式确定的全局类对齐损失；所述第一预设关系式为： ；其中，c为类别且C为类别总数，，且其中p为时q为或者p为时q为，为基于第二预设关系式确定的类别c的软标签分布且k为i或者j；所述第二预设关系式为： ；其中，为任务网络对应的第一参数，表示用于软化softmax操作的温度参数；为基于第三预设关系式确定的域下的平均特征向量；所述第三预设关系式为： ；其中，域，为域中的图像；为域中的类别标签，为域中标记为类别c的图像的数量，表示特征提取器且为第二参数，表示对满足条件y=c的图像应用特征提取器后对应的期望值。

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