图像病变属性预测模型训练方法、预测方法及相关装置

本申请提出的图像病变属性预测模型训练方法、预测方法及相关装置，方法包括：通过视觉编码器对眼底图像样本进行视觉编码，得到伪图像视觉特征；对每一病变属性子类别描述文本进行文本编码，得到病变属性子类别特征；根据伪图像视觉特征与病变属性子类别特征进行匹配，得到伪匹配概率；通过初始图像病变属性预测模型对眼底图像样本进行视觉编码，得到初始图像视觉特征；根据初始图像视觉特征与病变属性子类别特征进行匹配，得到预测匹配概率；根据伪匹配概率和预测匹配概率进行损失计算，得到目标匹配损失函数；基于目标匹配损失函数对初始模型进行更新，得到图像病变属性预测模型。综上所述，本申请能够提高对眼底图像的病变分析准确性。