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申请/专利权人：天津天星科技发展有限公司
摘要：本发明描述了一种基于人工智能的眼底影像病变程度分析系统与方法，用于对糖尿病、黄斑、白内障等三种病症的眼底影像的组织病变程度分别进行预测分级，从而辅助医生进行诊断。本发明基于S100、S200、S300、S400、S500、S600构建的系统可以根据眼底影像为医生提供准确、可靠和高效的病变程度诊断，有望在眼底病变诊断中发挥重要作用。
主权项：1.一种基于人工智能的眼底影像病变程度分析系统与方法，包括了疾病选择和图片上传模块、图像增强模块、ResNeSt图像分类模块、VGG16特征提取模块、特征向量检索模块、混合加权预测模块。涉及到的数据有Messidor、Messdior-2、APTOS2019和JR2NGB白内障眼底影像数据集，均为公开的眼底影像数据集。其中疾病选择和图片上传模块为S100：从糖尿病、黄斑和白内障等三种病症中进行选择，并上传眼底影像。图像增强模块为S200：使用去噪声、边缘增强、亮度和对比度调整等图像增强技术来改善图像质量，突出眼底影像图像中的关键诊断信息。ResNeSt图像分类模块为S300：ResNeSt在ResNet基础上引入Split-Attention模块，进行图片的特征提取，并通过分类层输出每个病变程度级别的概率分数。VGG16特征提取模块为S400：使用VGG16网络对眼底影像图片进行特征提取，将全连接层输出的1*1*4096维度的向量作为其特征向量表示。特征向量检索模块为S500：批量将大量眼底影像图片转化为特征向量保存在ElasticSearch（ES）向量库中，其后使用要预测图片的特征向量在ES向量库中利用余弦相似度进行检索，得到TopK的图片和相似度分数。混合加权预测模块为S600：本发明通过将类别概率分数和图片相似度分数进行特殊混合加权计算，最终输出分数最高的类别，以提升眼底影像病变程度预测的准确性和泛化性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津天星科技发展有限公司 一种基于人工智能的眼底影像病变程度分析系统与方法
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