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申请/专利权人：珠海全一科技有限公司

摘要：本申请提供一种基于SAM基础模型的动态决策图像分割方法，包括：对获取的眼底图像进行去噪锐化预处理，使用SAM识别处理后眼底图像中的关键区域和非关键区域，使用区域生长确立区域的边界和位置；使用眼底图像数据建立眼底特征提取模型，得到区分关键区域和非关键区域的特征，并赋予不同权重；为AI‑Agent增加层次注意力机制，聚焦至主要关键区域进行特征提取和处理，主要关键区域分析完成后，转向次关键区域；处理完关键区域后，AI‑Agent获取和分析分割结果，关注分割质量和识别问题，并根据获取的结果反馈进行增量学习；根据用户反馈，AI‑Agent自动调整分割策略，实时向用户报告进度和结果。

主权项：1.一种基于SAM基础模型的动态决策图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：对获取的眼底图像进行去噪锐化预处理，使用SAM识别处理后眼底图像中的关键区域和非关键区域，使用区域生长确立区域的边界和位置；使用眼底图像数据建立眼底特征提取模型，得到区分关键区域和非关键区域的特征，并赋予不同权重；获取图像的关键区域特征后，采用任务适应策略，在基于任务适应策略的AI-Agent内多个分割任务共享关键区域特征，根据不同任务的需求对特征进行微调以实现分割目标，包括:从眼底视网膜图像中获取关键区域特征，关键区域包括视网膜血管、视神经盘、黄斑，获取关键区域的特征表示mask；将提取的关键区域特征mask输入到AI-Agent中，为每个分割任务，包括分割血管、视神经盘或黄斑，选择和提取相关特征子集，使AI-Agent根据当前任务需求选择与不同分割任务相关的特征子集，得到基于任务适应策略的AI-Agent；通过支持向量机递归特征消除，根据支持向量机对特征赋予的权重，递归地消除特征，保留对分类最有贡献的特征，确保提取的特征子集具有相关性和辨识力；针对每个任务采用的特征变换进行微调，确保特征空间与SAM的encoder模块要求匹配，所述encoder模块要求是特征维度、特征类型和分布和模型兼容性一致，若某个分割任务的特征空间分布与SAM的encoder模块要求不匹配，采用线性映射进行特征子集的调整；将微调后的特征子集输入到基于任务适应策略的AI-Agent对应的SAM的encoder模块中；根据每个分割任务的计算方式，反复输入适配后的特征，直到得到分割精度高于预设精度的分割结果，对于分割精度低于预设精度的分割任务，多次迭代微调特征和SAM参数；根据分割结果对特征微调过程进行评估和反馈，若反馈分割结果不满足需求，分析问题是否出在特征选择或特征变换上，并相应地调整基于任务适应策略的AI-Agent；监测基于任务适应策略的AI-Agent性能，当基于任务适应策略的AI-Agent在执行某项任务时性能出现下降时，实施增量更新机制，调整关键区域的特征提取策略，更新注意力分配模式，并重新训练，优化单任务表现，包括:设定周期性的评估点，使用准确度、召回率和F1分数指标评估AI-Agent的性能，实时监控模型的输出，关注使模型性能下降的任务；当性能指标低于预设的阈值，或相对于前一个评估点有高于预设百分比的下降时，触发问题识别机制；对性能下降的任务进行分析，确定问题方向，包括特征提取问题和数据分布变化；获取对当前任务表现下降有贡献的特征，判断是否需要引入新的特征或剔除无用的特征；若问题方向为特征提取问题，引入新的特征提取方法，使用更新的眼底特征提取模型，或调整现有眼底特征提取模型参数；根据错误分析的结果重新调整注意力权重，使模型关注于关键区域；若问题方向为数据分布的变化，通过数据增强或重新采样来适应新的数据分布，更新训练和验证数据集，加入最新的或性能下降相关的数据；根据更新后的特征和调整后数据集，重新训练模型，优化学习率和正则化强度超参数，提高模型的性能和泛化能力；在独立的测试集上验证更新后的模型性能，持续监控模型性能，确保改进措施有效，且没有引入新的问题；根据调整后的关键区域特征，建立眼底图像关键区域特征库，当新的眼底图像输入系统时，检索匹配特征库中的样本图像，提取与新图像匹配度高于预设相似度的关键区域位置信息，确定AI-Agent的注意力区域；在AI-Agent确定注意力区域后，根据共享特征学习和任务适应策略，进行眼底图像分割任务，获取分割结果，并将新的特征和结果更新至眼底图像关键区域特征库；为AI-Agent增加层次注意力机制，聚焦至主要关键区域进行特征提取和处理，主要关键区域分析完成后，转向次关键区域；处理完关键区域后，AI-Agent获取和分析分割结果，关注分割质量和识别问题，并根据获取的结果反馈进行增量学习；根据用户反馈，AI-Agent自动调整分割策略，实时向用户报告进度和结果。

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