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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种基于OCT图像的罕见眼底病自动分类方法及系统。基于残差模块、全连接层搭建视网膜OCT图像分类网络；构建常见眼底病训练集，基于训练样本，训练得到分类网络模型的初始参数；随机构造常见病小样本训练任务，对网络进行元训练，包含内循环和外循环；内循环中基于元数据增强及无标注查询更新策略，训练得到常见病小样本分类网络模型；外循环中引入一致性损失，训练得到适用于不同常见病组合的小样本分类网络模型；构建罕见眼底病训练集，对元训练所得小样本分类网络模型进行微调，得到适用于罕见病的小样本分类网络模型；将OCT图像输入到罕见病小样本分类网络模型中，得到病变类型的分类结果。
主权项：1.一种基于OCT图像的罕见眼底病自动分类方法，其特征在于：包括，基于残差模块、全连接层搭建视网膜OCT图像分类网络，网络以OCT图像为输入，图像病变类别标签为输出；构建常见眼底病训练集，基于训练集中所有训练样本，训练分类网络模型，得到分类网络模型的初始参数；基于常见眼底病训练集，随机构造常见病小样本训练任务，对网络进行元训练，包含内循环和外循环，内循环嵌在外循环内部，每轮外循环包含B轮内循环；从常见眼底病训练集中随机选取K种病变类别，每类随机选取样本，基于元数据增强及无标注查询更新策略，训练适用于特定常见病组合的小样本分类网络模型；根据B轮内循环得到的多个常见病小样本分类网络模型的训练结果，引入一致性损失，训练适用于不同常见病组合的小样本分类网络模型；构建罕见眼底病训练集，基于训练样本，对元训练所得小样本分类网络模型进行微调，得到适用于罕见病的小样本分类网络模型；将OCT图像输入到罕见病小样本分类网络模型中，得到病变类型的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 一种基于OCT图像的罕见眼底病自动分类方法及系统
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