[发明专利]眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取目标眼底照片；将目标眼底照片输入至目标神经网络，获取目标神经网络输出的目标概率信息，目标概率信息用于指示目标眼底照片对应的患者罹患目标疾病的概率；其中，目标神经网络是基于第一训练集和第二训练集训练得到的，第一训练集包括m个不具有目标特征的第一眼底照片以及与m个第一眼底照片一一对应的m个第一标签值，第一标签值用于指示对应的第一眼底照片是否为罹患有目标疾病的患者的眼底照片，第二训练集包括n个具有目标特征的第二眼底照片。本申请实施例提供的技术方案可以解决神经网络训练难度较高的问题。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

眼底照片指的是眼球后部组织的照片，其是眼部疾病以及心脑血管疾病等的重要诊断依据。为了提高疾病诊断的效率以及准确率，可以使用神经网络对眼底照片进行识别，以确定眼底照片对应的患者是否罹患有某些疾病。然而，实际应用中，由于神经网络通常是利用大量的较为常见的眼底照片训练得到的，因此，神经网络对较为常见的眼底照片的识别准确率较高，而对不常见的具有某些特殊特征的眼底照片的识别准确率却较低。

相关技术中，可以收集大量的具有某些特殊特征的不常见的眼底照片，并利用收集到的该大量的不常见的眼底照片训练神经网络，以利用训练好的该神经网络对不常见的眼底照片进行识别，从而提高对不常见的眼底照片的识别准确率。

然而，收集大量的不常见的眼底照片往往难度较大，这导致神经网络的训练难度较高。

发明内容

基于此，有必要针对神经网络训练难度较高的问题，提供一种眼底照片识别方法、装置、设备及存储介质。

第一方面，提供了一种眼底照片识别方法，所述方法包括：

获取目标眼底照片；

将所述目标眼底照片输入至目标神经网络，获取所述目标神经网络输出的目标概率信息，所述目标概率信息用于指示所述目标眼底照片对应的患者罹患目标疾病的概率；

其中，所述目标神经网络是基于第一训练集和第二训练集训练得到的，所述第一训练集包括m个不具有目标特征的第一眼底照片以及与m个所述第一眼底照片一一对应的m个第一标签值，所述第一标签值用于指示对应的第一眼底照片是否为罹患有所述目标疾病的患者的眼底照片，所述第二训练集包括n个具有所述目标特征的第二眼底照片，n为小于m的正整数，m为正整数。

可选的，所述将所述目标眼底照片输入至目标神经网络之前，所述方法还包括：

利用所述第一训练集训练得到第一神经网络和第二神经网络，所述第一神经网络用于对眼底照片进行特征提取，输出眼底照片的特征图，所述第二神经网络用于对眼底照片的特征图进行分类，输出概率信息，所述概率信息用于指示眼底照片对应的患者罹患所述目标疾病的概率；

将所述第一眼底照片输入至所述第一神经网络，得到第一特征图；

利用所述第一特征图和所述第二训练集进行对抗训练，得到第三神经网络；

获取所述目标神经网络，所述目标神经网络包括所述第三神经网络和所述第二神经网络。

可选的，所述利用所述第一特征图和所述第二训练集进行对抗训练，得到第三神经网络，包括：

将所述第二眼底照片输入至初始特征提取神经网络，得到第二特征图；

获取网络损失函数，所述网络损失函数用于表征分辨神经网络分辨所述第一特征图和所述第二特征图的能力；

将所述第一特征图和所述第二特征图输入至所述分辨神经网络，得到所述分辨神经网络对所述第一特征图和所述第二特征图的分辨结果；