[发明专利]一种基于残差U-NET网络的视网膜图像分割算法在审
| 申请号： | 201910012253.3 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN109727259A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 高俊山;魏传雪;邓立为 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差U‑NET网络的视网膜图像分割算法，包括以下步骤：A、下载彩色眼底视网膜图像，并对下载的图像进行样本扩充；B、对原始图像进行预处理；C、通过在U‑NET网络上添加残差结构得到改进的残差U‑NET网络；D、将处理后的视网膜图像作为输入，对训练样本进行预训练，得到残差U‑NET网络模型的初始参数；E、采用训练好的残差U‑NET神经网络模型对测试样本进行分割，得到最终的视网膜血管图像分割图；本发明采用残差U‑NET网络模型对糖尿病视网膜图像进行分割，处理效果较好，可以广泛的应用在糖尿病视网膜诊断领域，为糖尿病视网膜图像的病理诊断提供了强大的理论和技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 残差 糖尿病视网膜 视网膜图像 图像 分割算法 网络模型 下载 分割 网络 视网膜血管图像 神经网络模型 预处理 眼底视网膜 病理诊断 测试样本 初始参数 技术支持 训练样本 原始图像 样本 诊断 应用 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于残差U‑NET网络的视网膜图像分割算法，其特征在于：包括以下步骤：A、下载彩色眼底视网膜图像，并对下载的图像进行样本扩充；B、对原始的糖尿病视网膜图像进行预处理；C、通过在U‑NET网络上添加残差结构得到改进的残差U‑NET网络；D、将处理后的视网膜图像作为输入，对训练样本进行预训练，得到残差U‑NET网络模型的初始参数；E、采用训练好的残差U‑NET神经网络模型对测试样本进行分割，得到视网膜血管分割后的图像。
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