公开(公告)号：CN113177916A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110427944.7

申请日：2021-04-21

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 董宇涵 ,  罗叡 ,  李志德 ,  孔飞

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于少样本学习方法的轻微高血压眼底辨别模型，包括：孪生神经网络，连接于孪生神经网络输出端的距离度量网络，以及连接于距离度量网络输出端的全连接网络；孪生神经网络包括两个并列的主干特征提取网络，分别用于提取输入的两张待比对的眼底图像的特征向量；其中，所述两个并列的主干提取网络具有相同的网络架构且共享网络参数和权值，并且包含通道注意力机制和空间注意力机制；所述两张待比对的眼底图像包括一张轻微高血压眼底图像和一张待检测眼底图像；所述距离度量网络通过距离函数计算所述两个并列的主干特征提取网络所输出的两个特征向量之间的距离；所述全连接网络根据所述距离输出两张待比对的眼底图像的相似度结果。

公开(公告)号：CN113177916B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110427944.7

申请日：2021-04-21

Applicant: 清华大学深圳国际研究生院

Inventor： 董宇涵 ,  罗叡 ,  李志德 ,  孔飞

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于少样本学习方法的轻微高血压眼底辨别模型，包括：孪生神经网络，连接于孪生神经网络输出端的距离度量网络，以及连接于距离度量网络输出端的全连接网络；孪生神经网络包括两个并列的主干特征提取网络，分别用于提取输入的两张待比对的眼底图像的特征向量；其中，所述两个并列的主干提取网络具有相同的网络架构且共享网络参数和权值，并且包含通道注意力机制和空间注意力机制；所述两张待比对的眼底图像包括一张轻微高血压眼底图像和一张待检测眼底图像；所述距离度量网络通过距离函数计算所述两个并列的主干特征提取网络所输出的两个特征向量之间的距离；所述全连接网络根据所述距离输出两张待比对的眼底图像的相似度结果。