[发明专利]视网膜OCT体数据识别方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种视网膜OCT体数据识别方法及装置，其中方法包括：获取待识别图像，对待识别图像进行处理，获得目标待识别图像，目标待识别图像为视网膜OCT体数据的多个二维切片图像；根据目标卷积神经网络对目标待识别图像进行识别，获得目标待识别图像的识别结果；根据待识别图像的每个目标待识别图像的识别结果，给出待识别图像的识别结果。本发明实施例利用自监督迭代学习的方法，先利用初始标签和训练样本训练卷积神经网络，再对训练样本图像进行重新分类，并结合聚类或阈值过滤等方法对训练样本图像进行重标签；反复迭代训练与重标签的流程，得到目标卷积神经网络，从而能够在仅有三维级别标签的图像的条件下，提高识别准确率。

主权项

1.一种视网膜OCT体数据识别方法，其特征在于，包括：获取待识别图像，所述待识别图像为视网膜OCT体数据图像；对所述待识别图像进行处理，获得目标待识别图像，所述目标待识别图像为视网膜OCT体数据的多个二维切片图像；根据目标卷积神经网络对所述目标待识别图像进行识别，获得所述目标待识别图像的识别结果；根据待识别图像的每个目标待识别图像的识别结果，给出待识别图像的识别结果；所述待识别图像的识别结果用于表征待识别图像为正常或异常，所述目标卷积神经网络是基于样本二维切片图像、对应的识别结果标签和基于自监督迭代学习的卷积神经网络训练算法预先训练得到。