一种基于自监督学习的角结膜肿瘤智能识别方法

本发明涉及角结膜肿瘤智能识别技术领域，具体公开了一种基于自监督学习的角结膜肿瘤智能识别方法，包括以下步骤：步骤S1：收集患者历史病症数据，包括历史角膜图像和患者特征；步骤S2：根据患者特征提取临床数字特征，计算每种特征在总患者中的占比，得到临床权重；步骤S3：基于自监督学习网络构建智能识别模型，分析历史角膜图像中的肿瘤区域占比，划分病症阶段并提取图像特征，确定各阶段的病症权重；步骤S4：结合当前患者的临床数字特征和角膜图像的病症阶段，计算其风险评估值；本方法基于自监督学习的角结膜肿瘤智能识别方法，具有多方面的有益效果，能够有效提升角结膜肿瘤的识别效率与准确性。