一种基于多尺度级联的糖尿病视网膜病变分级方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度级联的糖尿病视网膜病变分级方法，包括：提取输入图像多尺度信息的Res2Net基础网络、提取首层特征图的注意力模块、整合更具有鉴别性特征表示的感受野模块、多尺度级联网络；通过提取多尺度信息的方式减少浅层信息的丢失，并通过级联的方式对浅层信息和高层信息进行信息之间的融合，利用不同尺度信息之间的互补性来增强对信息的获取，结合多尺度和级联能有效提高DR的分级效果，具有一定的临床意义及算法意义。