[发明专利]眼底图像区域化深度学习方法、装置和设备及存储介质

摘要

本申请涉及一种眼底图像区域化深度学习方法、装置和设备及存储介质，其中方法包括：获取眼底图像，并基于获取到的眼底图像构建相应的图像模板；其中，不同的图像模表征眼底图像中的不同区域；由图像模板中选取相应的当前所需模板，并基于所选取的当前所需模板，对眼底图像进行处理，得到处理后的眼底图像；将处理后的眼底图像输入至预先构建的神经网络模型，对神经网络模型进行训练。通过构建图像模板，使得对神经网络模型训练时所使用的眼底图像不再是整幅眼底图像，而是基于所选取的当前所需模板对眼底图像进行处理后的图像。从而这也就有效排除了不必要的干扰因素，最终提高了训练后的神经网络模型的鲁棒性和泛化性。

主权项

1.一种眼底图像区域化深度学习方法，其特征在于，包括：获取眼底图像，并基于获取到的所述眼底图像构建相应的图像模板；其中，不同的所述图像模表征所述眼底图像中的不同区域；由所述图像模板中选取相应的当前所需模板，并基于所选取的所述当前所需模板，对所述眼底图像进行处理，得到处理后的眼底图像；将处理后的眼底图像输入至预先构建的神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练。