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专利信息

基于裂隙灯图像分类多任务模型训练的白内障多粒度分类方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-136-6788-5618
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084类
授权状态： 已授权
档案内容： 一种基于裂隙灯图像分类多任务模型训练的白内障多粒度分类方法,构建基于多任务学习的白内障多粒度分类网络,结合图像分类任务和图像生成任务,并获得更多粒度的白内障分类结果；图像分类任务以自注意力机制作为特征提取的主要方法；图像生成任务以扩散模型作为提取无噪特征的主要方法,通过偏微分方程将噪声逐渐传播和平滑化,在保持图像边缘和结构完整性的同时,减少图像中的噪声影响；利用交叉注意力机制将两种任务的特征进行融合,动态调整不同任务之间的特征权重,采用多项指标对所提出的方法进行有效性验证。本发明能够提高白内障多粒度分类的准确率和可靠性,有效地克服裂隙灯图数据集中存在的噪声问题,实现了更精细的白内障分类结果。
附件下载：  (原始资料备查)

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