基于双模态深度学习的眼底疾病辅助诊断方法和装置

摘要

本申请提出一种基于双模态深度学习的眼底疾病辅助诊断方法和装置，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：获取同一只眼睛的彩色眼底图像和光学相干断层扫描OCT图像；分别对彩色眼底图像和所述OCT图像进行特征提取，获取第一特征向量和第二特征向量；根据预设特征融合策略对第一特征向量和第二特征向量进行融合处理，获取目标特征向量，并将目标特征向量输入已训练的神经网络诊断模型，获取诊断结果。由此，获得不同视角的眼部体征信息，针对不同数据集、不同任务场景，选择合适的策略进行特征融合，提高眼底疾病辅助诊断的准确性。