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公开(公告)号：CN117636449A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311781657.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 一种眼底图像分类方法，涉及深度学习和图像处理领域。包括以下步骤：1)获取已有的眼底图像数据集并进行数据转换、图像预处理和数据的增广处理，得到预处理数据集；2)提取图像特征并进行融合；3)构建包含注意力机制以及特征融合机制的HiFuse网络；将预处理数据集通过VGG‑16网络和HiFuse模型分别进行特征提取，并与步骤2)中的特征进行融合，采用softmax层进行分类，得到眼底病变图像分类结果。在对眼底图像预处理阶段，探索出一种能够较为清晰的提取出眼底图像特征的图像预处理方法，为后续的模型训练提供重要的帮助。将注意力机制和特征融合机制相结合，在眼底图像分类具有更加精确的结果。
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