[发明专利]检测眼底图像中异常区的检测模型进行训练的方法和设备在审
| 申请号： | 202310961124.5 | 申请日： | 2023-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN116934730A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 琚烈;彭婕;肖淏东;赵培泉;陈吉利;冯伟;宋凯敏;马彤;王斌;戈宗元;张大磊 | 申请（专利权）人： | 北京鹰瞳科技发展股份有限公司;上海交通大学医学院附属新华医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/44;G06N3/09;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11804 | 代理人： | 孙新国 |
| 地址： | 100081 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种用于对检测眼底图像中异常区的检测模型进行训练的方法和设备。所述方法包括：获取用于训练检测模型的超广角眼底图像；将未标注检测框的超广角眼底图像和标注检测框的超广角眼底图像进行裁剪，以获得各自的多个图像块；使用训练好的特征提取器对多个图像块执行与异常区检测相关的特征操作，以获得各自的多个中间特征；将多个中间特征分别输入第一分类器执行全局分类操作和输入第二分类器执行局部分类操作，并基于是否标注检测框对应计算全监督损失函数和半监督损失函数，以对检测眼底图像中异常区的检测模型进行训练。利用本申请的方案，可以在缺少异常区的标注情形下，对超广角眼底图像中的异常区进行精确识别和定位。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 眼底 图像 异常 模型 进行 训练 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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