基于扩散模型的糖尿病视网膜病变检测算法制造技术

本发明专利技术创新性地将去噪扩散模型TCG‑DiffDRC专门应用于糖尿病视网膜病变的分类。该模型设计了一种三重条件引导策略，通过三个独立的分支实现对病灶特征的深度挖掘，其中全局特征分支利用改进的ResNet网络提取图像的整体特征，并通过类激活图CAM生成全局描述符，病变细节分支基于可解释的神经变换器(INTR)模型，通过Transformer的多头注意力机制提取病变的细微特征。随后将提取的特征送入扩散模型进行训练，逐步精细化图像的重建，最终实现对糖尿病视网膜病变的高效分类。实验结果在具有挑战性的APTOS2019数据集上的表现证明了TCG‑DiffDRC模型的优越性，其准确率达到86.3％，Kappa值达到75.8％，证实了TCG‑DiffDRC模型在医学图像分类任务中的有效性，优于当前最先进的方法。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种基于扩散模型的糖尿病视网膜病变检测方法。

技术介绍

0、
技术介绍
：

1、糖尿病性视网膜病变(diabetic retinal，dr)是导致失明的一大元凶，全世界有9300万人受此疾病困扰。dr通常分为五个阶段：无症、轻症(微动脉瘤(ma))、中症(出血(he))、重症(硬性渗出(ex)、软性渗出(se))和增值性病变(pdr(新生血管、静脉串珠、瘢痕形成))。在过去的几十年里，许多研究人员致力于解决糖尿病视网膜病变的分类。早些年，研究人员专注于传统的图像处理方法，使用彩色眼底图像，通过图像处理技术提取特征，并使用支持向量机(svm)进行二元分类。随着技术的进步，多类分类模型被应用，其中包括应用主成分分析(pca)和使用决策树、朴素贝叶斯或k-nn算法进行分类。深度学习方法，尤其是基于cnn的模型，因其在图像分类和对象检测任务中的卓越表现，被广泛应用于自动化诊断。例如，u-net模型，起源于生物医学领域的分割，并在糖尿病视网膜病变的分割研究中得到广泛应用。此外，深度学习模型如encoder-decod本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于扩散模型的糖尿病视网膜病变检测算法，其特征在于，包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于扩散模型的糖尿病视网膜病变...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宇，杨柳，
申请(专利权)人：东北林业大学，
类型：发明
国别省市：