[发明专利]一种分类模型生成方法、眼底图像分类方法及装置有效
| 申请号： | 201810607909.1 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108876776B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 王晓婷;栾欣泽;何光宇;孟健 | 申请（专利权）人： | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 柳欣;王宝筠 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种分类模型生成方法、眼底图像分类方法及装置，该方法包括：通过将眼底原始图像、眼底原始图像对应的特征向量图像、眼底原始图像对应的预处理图像中的一种或多种作为眼底训练图像，利用眼底训练图像以及眼底训练图像对应的视网膜分类标签对初始深度学习模型进行训练，生成视网膜分类模型，所生成的视网膜分类模型可以对眼底图像的视网膜类型进行分类，从而实现自动且快速地对眼底图像的视网膜类型进行分类，且分类的结果消除了主观性的影响，也更为准确。同时，利用多种图像作为训练图像有效扩充了训练图像的数量，使生成的视网膜分类模型更为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 生成 方法 眼底 图像 装置 | ||
【主权项】：
1.一种分类模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取眼底原始图像；将所述眼底原始图像、所述眼底原始图像对应的特征向量图像、所述眼底原始图像对应的预处理图像中的一种或多种作为眼底训练图像；根据所述眼底训练图像以及所述眼底训练图像对应的视网膜分类标签对初始深度学习模型进行训练，生成视网膜分类模型。
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