[发明专利]基于对称双向级联网络深度学习的视网膜血管分割方法在审
| 申请号： | 201911230491.8 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111161287A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 彭延军;郭燕飞;王元红 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/194;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 肖峰 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对称双向级联网络深度学习的视网膜血管分割方法，属于医学图像处理领域。该方法先通过改变对比度、旋转、缩放和平移等一系列方式进行数据增强，实现数据集扩增，然后将预处理后的图像输入到双向级联网络中进行训练学习以得到预测的视网膜血管分割结果。该网络由五个尺度检测模块组成，通过改变膨胀率的大小来提取不同直径尺度的视网膜血管特征，分别从网络的低层到高层和高层到低层两个方向生成两个血管轮廓预测图，结构上呈现为上下对称分布；接着将密集空洞卷积模块的两条路径的输出进行融合；最后采用类平衡的交叉熵损失函数对血管和背景像素进行分类，以实现视网膜血管的精准分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对称 双向 级联 网络 深度 学习 视网膜 血管 分割 方法 | ||
【主权项】：
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