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公开(公告)号：CN119580015A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510115326.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V40/18 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的OCT图像的分类方法，包括以下步骤：（1）对原始图像进行多种随机数据增强；（2）使用神经网络和注意力机制作为编码器，将增强后的图像映射到潜在表示空间；（3）引入一个扩展器作为辅助工具，通过减少计算损失来调整编码器；（4）在训练完成后，将编码器提取的特征对OCT图像进行分类；本发明提升模型的性能，从而实现对图像的更精准的识别。
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