一种职业性尘肺病DR影像人工智能质量控制方法

本发明提供一种职业性尘肺病DR影像人工智能质量控制方法，涉及影像质量控制技术领域，该方法通过构建稀疏卷积网络来提取DR影像中的病理特征，在训练过程中自动为重要特征分配高权重，实现特征的精确捕捉；引入图注意力网络增强空间感知能力，确保稀疏卷积网络能聚焦于关键区域；根据预设的质量标准进行实时评估，若发现质量问题，自动触发反馈机制，通知相关人员并提供解决方案，以便及时调整DR影像采集参数或优化图像处理。此外，根据反馈结果不断更新质量控制标准和分析策略，以提高后续DR影像分析的准确性和效率，从而提升该DR影像的诊断质量。