基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统及方法

本发明属于图像数据处理领域，涉及一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变图像分类系统及方法，该系统通过对VMamba网络模型进行改进得到，将VMamba网络模型的VSS模块替换为VSS‑SL模块；VSS‑SL模块为多分支结构，包括VSS模块、SE注意力模块、Local局部注意力模块，输入数据一路输入VSS模块，另一路依次输入Local局部注意力模块、SE注意力模块，VSS模块包括并行的第一分支路径、第二分支路径，第二分支路径经LN归一化层标准化输出的特征与第一分支路径输出的特征和SE注意力模块输出的特征进行融合；融合后的特征输入线性层，经线性层输出的特征与原始输入数据进行特征相加后输出。该系统能以更快的速度将糖尿病视网膜病变图片进行分类，同时拥有较高的准确率。