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申请/专利权人：广东省人民医院
摘要：本发明公开了一种眼底彩照图像分析方法，本方法聚焦于眼底图像中细微特征的识别与分析。为解决图像压缩而导致的细节丢失问题，本研究基于多实例学习，将未经压缩的图像分成数个图像块并分别提取特征，进而组成图像特征序列，继而引入LST模块对图像特征序列进行处理，依靠短期与长期注意力机制，能综合不同实例中图像特征进行特征进一步提取。该方法包括由计算机执行的两大步骤，分别为：步骤一、依次包括图像输入、图像块嵌入和图像特征提取步骤；步骤二、图像特征处理。比起现今先进的方法性能有所改善的同时又兼顾计算效率。本方法改良了传统模型处理图像细节特征能力并提升准度，提升了传统模型运算效率，缩短运算时间。
主权项：1.一种眼底彩照图像分析方法，其特征在于：该方法包括由计算机执行的两大步骤，分别为：步骤一、依次包括图像输入、图像块嵌入和图像特征提取步骤；其中图像输入步骤中判断输入图像是否为未经压缩的高分辨率图像，若非未经压缩的图像则需要重新输入图像；步骤二、图像特征处理；该步骤中，图像特征序列通过LST模型和多层感知机网络进行最终的图像特征分析与特征值提取；LST是transformer模型的一种变体，LST将transformer模型中的全注意力替换成短期注意力和长期注意力两者的聚合；经过LST模块图像特征处理，最终图像特征值被输出；其中，LST模型的基本单位是LSTblock，即LST单元，包括多头长短期注意力层和多层感知机，并在每一层前使用层归一化，最后通过残差连接的形式连接到下一层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省人民医院 一种眼底彩照图像分析方法
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