一种基于不平衡眼底图像数据的疾病预测方法
摘要:
本发明公开了一种基于不平衡眼底图像数据的疾病预测方法,针对不平衡眼底病变图像数据通过训练不平衡数据疾病预测模型来提高眼底图像病变筛查率和准确率,首先对图像进行预处理,之后采用融合标签增强技术将输入眼底图像的逻辑标签转换为标签分布,然后将得到的标签分布作为输入传入不平衡标记分布学习网络中进行训练以平衡模型的训练数据,最后利用训练好的网络预测眼底病变图像获得患对应每种病的概率值。通过本基于不平衡眼底图像数据的疾病预测方法可以得出每个图像对每个病变类别的可能性,从而更好地处理不确定性情况,能够更全面、准确、可靠地识别和分析眼底病变。
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