[發明專利]一種基于移動端的眼底圖像分類方法及系統

在審

• 申請號: 202211014669.7
• 申請日: 2022-08-23
• 公開（公告）號: CN115409796A
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 鄭儒楠;羅靜;孟永安;李超宏
• 申請（專利權）人: 蘇州微清醫療器械有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 吳瑩

本發明公開了一種基于移動端的眼底圖像分類方法及系統，涉及計算機技術領域，該方法包括：基于DenseNet，構建基礎眼底圖像識別層；構建圖像分類器，根據基礎眼底圖像識別層和圖像分類器，構建獲得基礎眼底圖像分類模型；根據基礎眼底圖像分類模型，通過知識蒸餾，獲得移動端眼底圖像分類模型；采集獲取目標用戶的眼底圖像，獲得目標眼底圖像；對目標眼底圖像進行數據增強擴充，獲得目標眼底圖像集合；將目標眼底圖像集合輸入移動端眼底圖像分類模型，獲得圖像分類結果。本發明解決了現有技術中視網膜眼底圖像識別分類時效性較差，無法在移動端便捷使用以及功能單一的技術問題，達到了提升眼底圖像識別分類的時效性和準確度的技術效果。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種基于移動端的眼底圖像分類方法及系統。

背景技術

視網膜眼底圖像是觀察和診斷眼科疾病的重要手段，隨著計算機技術的發展，計算機和軟件為醫療行業賦能，而在視網膜眼底圖像分析領域也貢獻了一定的作用，作為輔助手段提升圖像分析的效率和效果。

目前一般通過深度學習，構建較為復雜的網絡模型，進行視網膜眼底圖像的分析處理，且一般針對單個病種的分析處理。

現有技術中的視網膜眼底圖像分析處理需要基于復雜的網絡模型，運算效率較低，響應時間較長，無法在移動端進行輕量化的快捷的圖像分析處理，且一般僅根據眼底圖像針對單一病種進行分析處理，存在著計算資源占用大、時效便捷性差以及功能較為單一的技術問題。

發明內容

本申請的目的是提供一種基于移動端的眼底圖像分類方法及系統，用以針對解決現有技術中現有技術中視網膜眼底圖像分析處理存在的計算資源占用大、時效便捷性差以及功能較為單一的技術問題。

鑒于上述問題，本申請提供了一種基于移動端的眼底圖像分類方法及系統。

第一方面，本申請提供了一種基于移動端的眼底圖像分類方法，所述方法包括：基于DenseNet，構建基礎眼底圖像識別層；構建圖像分類器，根據所述基礎眼底圖像識別層和所述圖像分類器，構建獲得基礎眼底圖像分類模型；根據所述基礎眼底圖像分類模型，通過知識蒸餾，獲得移動端眼底圖像分類模型；采集獲取目標用戶的眼底圖像，獲得目標眼底圖像；對所述目標眼底圖像進行數據增強擴充，獲得目標眼底圖像集合；將所述目標眼底圖像集合輸入所述移動端眼底圖像分類模型，獲得圖像分類結果。

另一方面，本申請還提供了一種基于移動端的眼底圖像分類系統，用于執行如第一方面所述的一種基于移動端的眼底圖像分類方法，其中，所述系統包括：基礎識別層構建模塊，用于基于DenseNet，構建基礎眼底圖像識別層；基礎識別模型構建模塊，用于構建圖像分類器，根據所述基礎眼底圖像識別層和所述圖像分類器，構建獲得基礎眼底圖像分類模型；移動端識別模型構建模塊，用于根據所述基礎眼底圖像分類模型，通過知識蒸餾，獲得移動端眼底圖像分類模型；眼底圖像采集模塊，用于采集獲取目標用戶的眼底圖像，獲得目標眼底圖像；圖像增強擴充模塊，用于對所述目標眼底圖像進行數據增強擴充，獲得目標眼底圖像集合；圖像識別分類模塊，用于將所述目標眼底圖像集合輸入所述移動端眼底圖像分類模型，獲得圖像分類結果。

本申請中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：