摘要
本发明提供了一种眼底图像的眼部病变识别方法、系统、设备及方法,包括:获取多个正常眼底图像,并根据正常眼底图像构建标准像素集;获取待测眼底图像,使用标准像素集对待测眼底图像进行像素过滤,得到过滤图像;使用训练好的YOLOv8模型对过滤图像进行识别,得到识别图像;使用训练好的映射分类模型对识别图像进行分类,并根据分类结果判断待测眼底图像的眼部病变类型。本发明解决了现有技术中存在的图像识别技术在进行图像识别时将彩色图像转化为灰度图,会丢一部分图像特征,影响后续对病变区域的识别准确度,以及对眼部病变类型的判断多为人为判断,导致病变类型的判断准确率不高的问题。