摘要
本发明公开了一种眼底图像分类方法、装置和计算机可读存储介质，达到准确、高效的对眼底图像进行特征提取和分类，属于计算机辅助医疗技术领域。本发明步骤一、数据准备；S11，建立眼底图像数据集并划分为训练数据、测试数据和未分类数据，步骤二、构建眼底图像分类模型；S21，以MobileViT深度学习网络为框架构建双分支结构眼底图像分类模型，S22，首先使用多尺度特征提取模块对图像进行多尺度特征提取，其次分别使用双分支对特征图进行特征提取，最后使用交叉重构模块对双分支结构输出的特征图进行特征融合，S23，交叉重构模块输出的特征图经过Softmax层得到分类结果，步骤三、训练眼底图像分类模型；步骤四、应用眼底图像分类模型。
