【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，特别涉及一种细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法及系统。
技术介绍
1、糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, dr）是糖尿病最为常见的并发症之一，同时也是导致失明的主要原因之一。随着人类寿命的延长、生活方式的不规范以及其他多种因素的影响，预计糖尿病患者的数量将继续上升。在这种背景下，对糖尿病患者进行定期的视网膜筛查已被证明是一项成本效益显著且至关重要的护理手段。临床医生可以通过观察眼底图像中的病变来进行糖尿病视网膜病变的诊断，并根据病变的种类和数量对患者的病情进行分级。医生可以根据分级结果制定相应的治疗方案。然而，眼科医生需要投入大量的时间和精力进行糖尿病视网膜病变的诊断，这对医疗资源造成了巨大的压力。因此，设计自动糖尿病视网膜诊断算法不仅可以减轻医生的工作负担，还能提高诊断效率和准确性。
2、尽管深度学习方法在糖尿病视网膜病变的疾病分级方面取得了巨大的成功，但仍然存在三个需要解决的挑战。
3、首先，在临床实践中，眼科医生通常通过观察病变的纹理、颜色等细粒度特...
【技术保护点】
1.一种细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法，其特征在于，所述步骤S1：将糖网眼底彩像输入高低频特征提取网络，通过块嵌入模块和高低频块的多次堆叠，实现高低频特征的同时提取，得到经过处理的特征图，具体包括：
3.根据权利要求2所述的细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法，其特征在于，所述步骤S2：将特征图输入样本关系交互模块，使用Transformer的自注意力机制进行不同样本之间的信息交互，通过从不同的虚拟样本中获取梯度，使尾部类别能够得到更充分的训练，得到新...
【技术特征摘要】
1.一种细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法，其特征在于，所述步骤s1：将糖网眼底彩像输入高低频特征提取网络，通过块嵌入模块和高低频块的多次堆叠，实现高低频特征的同时提取，得到经过处理的特征图，具体包括：
3.根据权利要求2所述的细粒度病变特征糖尿病视网膜病变分级方法，其特征在于，所述步骤s2：将特征图输入样本关系交互模块，使用transformer的自注意力机制进行不同样本之间的信息交互，通过从不...
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