【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医学图像处理，尤其涉及一种眼底图像分类方法和装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、眼底图像是用于诊断患者是否存在眼底疾病的重要依据之一。相关技术中，基于卷积网络的图像分类模型往往使用最终提取到的特征图进行眼底图像分类任务。不同眼底疾病在眼底图像中呈现的病灶大小和范围不同，直接利用最终提取到的单一特征图会遗漏眼底关键信息，导致单个模型在同时判断眼底图像是否有多种眼部疾病时，眼底图像分类的准确性降低。因此，如何提高眼底图像多病变分类的准确性，成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种眼底图像分类方法、眼底图像分类装置、电子设备及存储介质，旨在提高眼底图像多病变分类的准确性。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种眼底图像分类方法，所述方法包括：
3、获取眼底图像；
4、对所述眼底图像进行多尺度特征提取，得到多个不同尺度的眼底特征图；
5、针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进...
【技术保护点】
1.眼底图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进行注意力特征提取，得到眼底注意力特征，包括：
3.根据权利要求2所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进行通道注意力特征提取，得到目标眼底通道注意力特征，包括：
4.根据权利要求3所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进行通道注意力特征提取，得到初始眼底通道注意力特征，包括：
<...【技术特征摘要】
1.眼底图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进行注意力特征提取，得到眼底注意力特征，包括：
3.根据权利要求2所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进行通道注意力特征提取，得到目标眼底通道注意力特征，包括：
4.根据权利要求3所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述针对每个尺度的所述眼底特征图，对所述眼底特征图进行通道注意力特征提取，得到初始眼底通道注意力特征，包括：
5.根据权利要求2所述的眼底图像分类方法，其特征在于，所述对所述目标眼底通道注意力特征进行空间注意力特征提取，得到目标眼底空间注...
【专利技术属性】
技术研发人员：马岚，陈楚城，邓卓，龚正，高伟豪，牛志远，容福炬，甘鲜，李方，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：
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