双阶优化自适应糖网筛查模型的生成方法及病变识别设备

本发明提供一种双阶优化自适应糖网筛查模型的生成方法及病变识别设备，涉及糖网筛查技术领域，具体步骤包括：采集多种眼底图像与对应病历数据，进行精细化处理和详细标注，预设机器学习检测模型进行训练，以训练集中样本的眼底图像和病历数据作为输入特征，对应的标注内容作为输出标签，采用双阶优化与自适应调整，增强模型对病变特征的识别能力，依据病变类型之间的类别一致性系数、病变特征之间的特征偏差系数、逻辑规则的逻辑一致性系数筛查模型，利用测试集中样本筛选双阶优化自适应糖网筛查模型。本发明能够精准地辅助临床诊断，有效降低漏诊误诊率，解决传统模型特征识别精度不足的问题，还能确保预测符合临床逻辑，提升模型可靠性。