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一种基于多尺度信息融合网络的角膜溃疡分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度信息融合网络的角膜溃疡分类方法,属于裂隙灯图像分类领域,包括对图像数据集内的图像进行预处理,构建多尺度信息融合网络模型,在网络模型中添加多尺度信息融合器,引入标签平滑策略,对多尺度信息融合网络模型进行训练和测试,最后使用多尺度信息融合网络模型对二维裂隙灯荧光染色目标图像进行分类,结合图像预处理、深度神经网络模型的搭建与训练以及测试,使后续对角膜溃疡疾病的研究有很大的帮助,能对二维裂隙灯荧光染色图像做出更优的判断,有助于二维裂隙灯荧光染色图像的分类和检测,提高二维裂隙灯荧光染色图像的筛查效率,提高对不同类型的角膜溃疡分类的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN114998300A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽财贸职业学院;

    申请/专利号CN202210743828.0

  • 发明设计人 吕林全;彭孟乐;

    申请日2022-06-27

  • 分类号G06T7/00;G06T3/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04;

  • 代理机构深圳市广诺专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人吴少刚

  • 地址 230000 安徽省合肥市翡翠路900号

  • 入库时间 2023-06-19 16:41:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-02

    公开

    发明专利申请公布

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