基于迁移卷积网络对眼底图像进行血管病变分级识别方法

摘要

本发明公开一种基于迁移卷积网络对眼底图像进行血管病变分级识别方法，包括：对眼底图像数据集进行随机数据增广；将眼底图像数据集标注为是否患有血管病变；将眼底图像数据集划分为不同动静脉狭窄严重程度的等级；将眼底图像数据集划分为训练集与测试集；对眼底图像数据集进行裁剪；修改网络架构的深层；对所述预训练模型进行特征提取并使用所述训练集重新训练得到新的权重，得到血管病变识别模型；通过所述血管病变识别模型使用所述测试集产生识别血管病变的结果；基于所述血管病变识别模型，将分类器调整为多分类器算法进行动静脉局部狭窄严重程度的分级判断，并产生分级结果。本发明能解决眼底动静脉局部狭窄严重程度的多分类问题，能提高识别的准确率。