摘要
本发明公开了一种面向小样本的糖尿病视网膜病变的分类方法及系统,属于图像处理和医学领域,其中,分类方法由基于轻量级RexNet通道优化的预训练阶段,眼底图像数据预处理阶段,数据增强阶段,基于迁移学习的模型微调训练阶段,系统实现阶段组成;本发明解决了医学图像数据样本少和患者隐私问题,打破基层社区DR诊断能力不足的壁垒。同时结合迁移学习,在ImageNet进行预训练,得到预训练模型。对数据进行增强,提高糖尿病视网膜病变分类检测系统的准确度,降低计算成本,辅助基层社区针对糖尿病视网膜病变临床诊断,进行糖尿病视网膜病的预防筛查诊断。
技术关键词
糖尿病视网膜病变
分类方法
预训练模型
图像数据预处理
掩膜矩阵
样本
残差结构
阶段
医学图像数据
彩色图像
通道
双三次插值
直方图均衡化
简化图像
标签
血管分割
图像失真