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申请/专利权人：山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地)
摘要：本发明涉及眼科图像检测技术领域，尤其是涉及一种有限资源下视网膜OCT图像病灶识别方法及系统，包括以下步骤：S1.获取视网膜OCT图像,对所述视网膜OCT图像进行通道扩展和尺寸固定；S2.构建预训练检测模型，预训练模型包括特征提取层和头部，保留预训练模型的特征提取层构建基本特征提取器，利用基本特征提取器对OCT图像的特征提取；S3.构建特定任务头部模型，将所述特征提取器连接所述特定任务头部模型，构建多源知识融合模型；S4.利用OCT图像训练多源知识融合模型；S5.利用多源知识融合模型对视网膜OCT图像进行检测。本发明通过基于有限资源下，训练多源知识融合模型实现了对视网膜OCT图像病灶的高效、精准识别。
主权项：1.一种有限资源下视网膜OCT图像病灶识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取视网膜OCT图像,对所述视网膜OCT图像进行通道扩展，并将所述视网膜OCT图像调整为固定尺寸；S2.构建预训练检测模型，所述预训练检测模型基于多个预训练模型，所述预训练模型包括特征提取层和头部，保留预训练模型的特征提取层构建基本特征提取器，利用基本特征提取器对OCT图像的特征提取；S3.构建特定任务头部模型，将所述特征提取器连接所述特定任务头部模型，构建多源知识融合模型；S4.利用通道扩展并调整尺寸后的图像训练多源知识融合模型；S5.利用多源知识融合模型对视网膜OCT图像进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东未来网络研究院(紫金山实验室工业互联网创新应用基地) 一种有限资源下视网膜OCT图像病灶识别方法及系统
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