一种基于视觉文本融合的前房角图像分级方法

摘要

本发明公开一种基于视觉文本融合的前房角图像分级方法，包括以下步骤：S1：构建前房角图像数据集；S2：对所述前房角图像数据集中的图像进行预处理；S3：构建基于视觉本文融合的深度神经网络模型并初始化；S4：初始化损失函数和优化器；S5：利用步骤S2中预处理后的前房角图像数据集对步骤S3的基于视觉本文融合的深度神经网络模型进行训练，并计算损失函数；S6：使用优化器更新基于视觉本文融合的深度神经网络模型的网络参数，得到最优的基于视觉本文融合的深度神经网络模型；S7：利用最优的基于视觉本文融合的深度神经网络模型对前房角图像进行分级。本发明在一定程度上解决了计算机辅助诊疗青光眼的问题。