[发明专利]眼底图像的类别识别方法和装置在审
| 申请号： | 201910611035.1 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN110335269A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 孙星;张毅;蒋忻洋;郭晓威;周旋;常佳 | 申请（专利权）人： | 腾讯医疗健康（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 李文渊 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种眼底图像的类别识别方法和装置，方法包括：获取眼底图像；对眼底图像进行预处理，获得预处理图像；通过预定机器学习模型中的第一子模型对眼底图像进行特征提取，获得眼底图像对应的第一图像特征，并通过预定机器学习模型中的第二子模型对预处理图像进行特征提取，获得预处理图像对应的第二图像特征；根据第一图像特征和第二图像特征，确定眼底图像分别属于预定分类类别的第一概率，预定分类类别包括正常、温和非增值性病变、中度非增值性病变、重度非增值性病变和增值性病变；根据眼底图像分别属于各预定分类类别的第一概率，确定眼底图像所属的预定分类类别。可见，本申请提供的方案能够提升识别眼底图像的类别的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 眼底图像 图像特征 预定分类 增值性 预处理图像 病变 机器学习模型 方法和装置 类别识别 特征提取 子模型 预处理 概率 申请 | ||
【主权项】：
1.一种眼底图像的类别识别方法，其特征在于，包括：获取眼底图像；对所述眼底图像进行预处理，获得预处理图像；通过预定机器学习模型中的第一子模型对所述眼底图像进行特征提取，获得所述眼底图像对应的第一图像特征，并通过所述预定机器学习模型中的第二子模型对所述预处理图像进行特征提取，获得所述预处理图像对应的第二图像特征；根据所述第一图像特征和所述第二图像特征，确定所述眼底图像分别属于预定分类类别的第一概率，所述预定分类类别包括正常、温和非增值性病变、中度非增值性病变、重度非增值性病变和增值性病变；根据所述眼底图像分别属于各所述预定分类类别的第一概率，确定所述眼底图像所属的预定分类类别。
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