公开(公告)号：CN116824212A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310529974.8

申请日：2023-05-11

申请人： 杭州聚秀科技有限公司 ,  浙大城市学院

发明人： 韩志科 ,  杨斌 ,  吴望超

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/32 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提供一种基于小样本学习的眼底照片分类方法，属于图片分类领域。其中，方法包括：模型训练阶段和实际应用阶段；所述模型训练阶段包括读取多个眼底图片数据和标签并进行标准化处理和增强处理；根据处理后的眼底图片数据和关系加权标签训练和构建基于小样本学习的网络模型；所述实际应用阶段包括读取未分类的眼底图片数据并进行标准化处理；将所述处理后的未分类的眼底图片数据输入所述基于小样本学习的网络模型，由模型输出分类结果。本发明所述标准化处理统一了眼底图片数据的格式，使其数据分布更加合理。本发明还使用关系加权标签改进了传统one‑hot标签，使其能更好的体现标签间的距离，也能对数据进行平衡。

公开(公告)号：CN116385725B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310645552.7

申请日：2023-06-02

申请人： 杭州聚秀科技有限公司 ,  浙大城市学院

发明人： 韩志科 ,  张慧宝 ,  公晓龙 ,  吴望超 ,  范晔馨

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。

公开(公告)号：CN116385725A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310645552.7

申请日：2023-06-02

申请人： 杭州聚秀科技有限公司 ,  浙大城市学院

发明人： 韩志科 ,  张慧宝 ,  公晓龙 ,  吴望超 ,  范晔馨

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。