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一种基于眼底图像的糖尿病性视网膜病变图像识别方法

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摘要

一种基于眼底图像的糖尿病性视网膜病变图像识别方法，眼底图片的病变区域与周围正常区域往往会呈现视觉上较为明显的不同特征，这些区域为感兴趣区域；考虑糖尿病性视网感兴趣区域，在传统分类网络中融合注意力机制算法；使用并改进Arcface loss的思路，对类别之间的渐进关系建模，使得模型对数据分布敏感。本发明考虑了医学图像的特征，在深度学习网络中融合了注意力特征，使得模型能够关注图像中的感兴趣区域，在数据规模有限的情况下也能收获较好的效果；此外，还考虑了糖尿病性视网膜图像不同类别之间的距离渐进关系，根据类别间距离建模，提出W‑Arcface loss，根据样本类别与真实标签的距离，动态调整Arcface loss中的惩罚项，进一步提升分类准确率。

著录项

公开/公告号CN113537395A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-22

原文格式PDF
申请/专利权人同济大学;
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申请/专利号CN202110909914.X
发明设计人罗烨;谢加浩;王剑飞;
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申请日2021-08-09
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/32(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构31290 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人叶凤
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
入库时间 2023-06-19 12:57:44

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-07-08

授权

发明专利权授予

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