基于AS-OCT图像的核性白内障分级的分类方法

本发明公开了基于AS‑OCT图像的核性白内障分级的分类方法，本发明涉及核性白内障分级技术领域。该基于AS‑OCT图像的核性白内障分级的分类方法，所述方法包括，构建基于AS‑OCT图像的CDRFF‑Net分级网络、图像分割和模型输入、提取特征、构建补充判别区域提取器模块、构建图像强特征融合模块以及核性白内障分级。本发明提出一种核性白内障分级的CDRFF‑Net分级网络，通过识别区分性的区域特征来提高分类精度，设计了互补判别区域提取器模块和图像增强特征融合模块，实现了丰富的判别区域特征提取和高效的融合，并利用软标签来编码核性白内障严重程度的序数信息，将序数类别信息作为先验知识纳入分类模型中。