眼底病变识别方法、装置、电子设备和可读存储介质

摘要

提供一种眼底病变识别方法及装置。该方法包括：获取特定病患的OCT眼底图像；采用第一神经网络模型确定OCT眼底图像的视网膜组织的边界信息，并根据视网膜组织的边界信息将OCT眼底图像切分为多个图像块；将多个图像块提供给第二神经网络模型，以得到特定病患的眼底病变类型，第二神经网络模型分别计算出各个图像块的特征向量以及各个图像块针对设定眼底病变类型的注意力权值，并通过加权计算得到融合后的特征向量以获得针对设定眼底病变类型的识别结果。其中，第二神经网络模型结合空域显著性和扫描位置显著性对图像块组中的重要信息进行加强，并过滤不重要的信息，从而实现了较低成本的模型训练及应用。