一种基于深度学习的OCT图像智能分类处理方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的OCT图像智能分类处理方法及系统，所述方法包括：获取目标对象的OCT图像，对所述OCT图像进行降噪处理；从降噪后的OCT图像中提取原始ROI区域，对所述原始ROI区域进行数据偏置场校正处理，得到目标ROI区域；对所述目标ROI区域中每一种类型的特征进行局部特征提取，利用PCA算法对所提取的每种特征的局部特征进行特征降维，生成目标特征；将所述目标特征输入至训练好的OCT图像分类模型，生成分类结果。本发明通过图像降噪和校正处理得到了质量较高的ROI区域，通过提取每种特征的局部特征，通过多融合特征分类输入至OCT图像分类模型，能够快速、准确地完成OCT图像分类。