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摘要：本发明提出了一种基于神经网络的黄斑变性OCT图像自动分类方法、介质及系统，包括，步骤S1，输入编码器通过卷积将输入图像转变为特征图；步骤S2，通过反向残差模块对特征图进行增强表示；步骤S3，分类器计算每个输入图像的类别概率。本发明所改进的模型方法性能更加优越，可以帮助医生进行辅助诊断黄斑变性相关疾病，对于医学研究和临床实践很有参考价值，本发明模型的可视化还能向医生提供一定的可解释性。
主权项：1.一种基于神经网络的黄斑变性OCT图像自动分类方法，其特征在于，包括，步骤S1，输入编码器通过卷积将输入图像转变为特征图；步骤S2，通过反向残差模块对特征图进行增强表示；步骤S3，分类器计算每个输入图像的类别概率。
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百度查询： 湖南中医药大学 基于神经网络的黄斑变性OCT图像自动分类方法、介质及系统
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