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申请/专利权人：深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所)
摘要：本公开的实施例提供一种眼表彩色照相图像分类方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取实际眼表彩色照相图像；将所述实际眼表彩色照相图像输入预先训练的眼表彩色照相图像分类模型，预测得到眼表彩色照相图像分类结果；其中，所述眼表彩色照相图像分类模型包括：基于Conformer网络搭建的主干网络，以及基于PFM模块搭建的特征提取支路网络，所述特征提取支路网络跳连接于所述主干网络。本公开以Conformer为主干网络，设计PFM模块将底层特征和顶层特征进行融合，提供了更加丰富的特征表示，提高了模型的性能和泛化能力，相比于单一地使用Conformer网络取得了更高的检测精度，极大提高了临床分类效率。
主权项：1.一种眼表彩色照相图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取实际眼表彩色照相图像；将所述实际眼表彩色照相图像输入预先训练的眼表彩色照相图像分类模型，预测得到眼表彩色照相图像分类结果；其中，所述眼表彩色照相图像分类模型包括：基于Conformer网络搭建的主干网络，以及基于PFM模块搭建的特征提取支路网络，所述特征提取支路网络跳连接于所述主干网络；所述主干网络包括依次连接的StemBlock、BottleneckLayer和EncoderBlock、第一级ConvTransBlock、第二级ConvTransBlock、第三级ConvTransBlock、第四级ConvTransBlock和ClassifierBlock；所述特征提取支路网络包括依次连接的PatchMerging层、1×1卷积层、批量归一化层和FReLU激活函数；所述特征提取支路网络包括第一特征提取支路网络和第二特征提取支路网络；其中，所述第一特征提取支路网络的输入端与所述第一级ConvTransBlock的输出端相连，所述第一特征提取支路网络的输出端与所述第三级ConvTransBlock的输出端相连；所述第二特征提取支路网络的输入端与所述第二级ConvTransBlock的输出端相连，所述第二特征提取支路网络的输出端与所述第四级ConvTransBlock的输出端相连。
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百度查询： 深圳市眼科医院(深圳市眼病防治研究所) 眼表彩色照相图像分类方法、系统、电子设备及存储介质
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