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公开(公告)号：CN119131462A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411117956.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 福建江夏学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种带有重点区域识的眼底OCT图像数据分类方法。该方法在深度卷积神经网络模型VGG的基础上，通过改进的双线性注意模型对光学相干断层扫描（OCT）得到的视网膜图像进行细化，预测图像的粗分级和类激活区域。此外，本发明提出了一种新的辅助网络模型，用于预测眼底OCT图像的感兴趣区域，从而使全局粗分类和局部独立区域相结合，以获得更精确的最终分类结果。
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