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申请/专利权人：中国人民解放军空军特色医学中心
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的眼底图像病灶识别方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和待监测用户数据；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；获取与标识信息相匹配的预设眼底图像病灶识别模型，其中，预设眼底图像病灶识别模型用于获取眼底图像在不同空间尺度上的特征信息；基于训练集和测试集对预设眼底图像病灶识别模型进行训练，生成目标眼底图像病灶识别模型；对待监测用户数据进行处理，生成待分析眼底图像；基于目标眼底图像病灶识别模型对待分析眼底图像进行处理，生成眼底图像病灶识别结果。
主权项：1.一种基于深度学习的眼底图像病灶识别方法，其特征在于，包括：获取训练样本集和待监测用户数据；对所述训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集，其中，所述标识信息用于表征眼底图像存在异常；基于预设处理规则对所述带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；获取与所述标识信息相匹配的预设眼底图像病灶识别模型，其中，所述预设眼底图像病灶识别模型包括上采样模型和下采样模型，所述上采样模型和所述下采样模型通过SkipConnection连接层进行连接，所述预设眼底图像病灶识别模型用于获取眼底图像在不同空间尺度上的特征信息；基于所述训练集和所述测试集对所述预设眼底图像病灶识别模型进行训练，生成目标眼底图像病灶识别模型；对所述待监测用户数据进行处理，生成待分析眼底图像；基于所述目标眼底图像病灶识别模型对所述待分析眼底图像进行处理，生成眼底图像病灶识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军特色医学中心 一种基于深度学习的眼底图像病灶识别方法及相关设备
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