基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法，包括：构建卷积神经网络，其包含多个Inception段，每一个Inception段内包含若干Inception模块，且特定序号的Inception段外还插入了残差注意力模型，最后一个Inception段后端还依次设有全局平均池化层与softmax层；利用包含正常视网膜OCT图像与非正常视网膜OCT图像的训练集对所述卷积神经网络进行训练；利用训练好的卷积神经网络对新输入的视网膜OCT图像进行分类，获得分类结果。该方法可以自动实现视网膜OCT图像的准确分类。