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申请/专利权人：西北大学
摘要：本申请涉及一种面向眼底彩照特征提取的青光眼诊断装置，该装置的实现功能包括：获取眼底彩照图像，对眼底彩照图像进行中央裁剪得到目标图像块；将目标图像块输入深浅层特征融合网络，并将深浅层特征融合网络每个残差层提取的深浅层特征输入多尺度特征提取模块，该模块按照卷积核大小不同分为三个卷积层，对每个卷积块大小按照通道维度拼接后得到多尺度拼接特征；将得到的多尺度拼接特征放入卷积注意力模块得到加权后的特征图；对于每个残差层输出的深浅层特征分别经过以上两步处理后的特征进行通道维度拼接，得到拼接后的特征图进行特征降维后输入线性分类层，得到眼底彩照图像的正类别概率预测，用于最终实现青光眼诊断和早晚期分期两种任务。
主权项：1.一种多尺度注意力特征提取分类网络，其特征在于，包括：深浅层特征融合网络、多尺度特征提取模块、卷积注意力模块和线性分类层；所述深浅层特征融合网络采用ResNeSt-50网络，所述ResNeSt-50网络包括多个残差层，待分类图片输入到所述ResNeSt-50网络，每个所述残差层输出一个特征图；所述多尺度特征提取模块用于针对每个所述特征图进行多尺度特征提取，并将提取的多尺度特征进行拼接、BN-ReLU-Dropout处理，得到每个所述特征图对应的细节特征；所述卷积注意力模块用于对每个所述特征图对应的细节特征进行处理，得到每个所述特征图对应的关键特征；所述线性分类层包括全连接层，将每个所述特征图对应的关键特征进行压缩、Dropout处理、拼接后，输入到所述线性分类层，得到所述待分类图片的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种面向眼底彩照特征提取的青光眼诊断装置
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