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一种基于多模态的青光眼分级方法、系统、设备及介质
发明专利有效
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10权利要求 · 4 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
张炜; 黄炳顶; 陈征广; 苏李一磊; 李菊; 叶添豪; 唐杰
IPC 分类
G06V 10/764 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06V 10/766 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/30 (2022.01)G16H 30/40 (2018.01)G16H 50/30 (2018.01)G16H 50/70 (2018.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/08 (2023.01)G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/74 (2022.01)
本发明公开了一种基于多模态的青光眼分级方法、系统、设备及介质，属于人工智能医学技术领域的青光眼分级，其目的在于提高对青光眼的分级准确性。其包括：获取样本数据、构建并训练青光眼分级模型、以及实时分级；青光眼分级模型包括VIT‑L网络、Med3D网络和序数回归模块，VIT‑L网络包括线性投影层、Transformer编码器、全局平均池化层；包括3D卷积层、最大池化层、layer1‑layer4、3D自适应平均池化层，layer3与layer4的第三残差块、第四残差块均使用扩张卷积，且第三残差块的扩张率为2、第四残差块的扩张率为4；眼底图像输入VIT‑L网络，OCT图像输入Med3D网络，VIT‑L网络的输出、Med3D网络的输出均输入序数回归模块，序数回归模块输出分级结果。