[发明专利]一种视网膜病变识别模型的生成方法、识别装置及设备有效
| 申请号： | 202010857801.5 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN112101424B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 雷柏英;张汝钢;汪天富;张国明 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V40/18 | 分类号： | G06V40/18;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G16H50/20 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 朱阳波 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种视网膜病变识别模型的生成方法、识别装置及设备，通过利用训练集中含有的眼底图片对预设网络模型训练，得到训练完成的视网膜病变识别模型，其中训练集中的眼底图片中携带有与眼底图片对应的分类标记信息，该分类标记信息为该眼底图片对应的视网膜特征分类信息，预设网络模型在训练过程中对眼底图片中含有的分类标记信息进行学习，从而实现训练完成的视网膜病变识别模型可以用于对检测图片中含有的视网膜图像进行识别，以给出视网膜特征的准确分类结果。本实施例所提供的方法、装置及设备由于采用深度学习的方式训练出用于视网膜病变识别的网络模型，从而提高眼底图像识别的准确性和检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 视网膜 病变 识别 模型 生成 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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