[发明专利]一种基于增量学习的眼底病变图像识别方法和系统在审
| 申请号： | 202011468178.0 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112233118A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 石宁;姜冲;李天莹 | 申请（专利权）人： | 南京可信区块链与算法经济研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 郭放;许伟群 |
| 地址： | 210031 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于增量学习的眼底病变图像识别方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取被检测目标的眼底图像；对所述眼底图像进行预处理，得到所述眼底图像的特征值，所述眼底图像识别机器学习模型被配置为根据所述特征值，通过基础模型参数集合得到眼底识别判断结果，若用户调整所述眼底识别判断结果，将调整后的眼底识别判断结果作为最终诊断结果输出，并对所述眼底图像识别机器学习模型进行优化。本申请通过机器学习进行眼底病变图像的识别，并根据最终诊断结果进行增量优化，持续迭代机器学习模型，解决现有眼底病变图像识别方法中模型固化，无法根据诊断结果对神经网络模型进行及时优化更新，导致准确率较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 学习 眼底 病变 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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