[发明专利]一种基于深度学习的视网膜血管图像分割方法在审
| 申请号： | 202010719019.7 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111862056A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 赵晓芳;陈雪芳;林盛鑫;梁桢灏 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京汇彩知识产权代理有限公司 11563 | 代理人： | 王键 |
| 地址： | 523000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视网膜血管图像分割方法，通过对眼底图像增强，扩增训练集数据，构建密集连接卷积块，并采用密集连接卷积块取代传统卷积块实现特征重用并增强特征提取能力；构建注意力机制模块，通过对特征图进行自适应调整，使重要特征突出显现以抑制无效特征；搭建模型，搭建DA‑Unet网络，并使用处理好的数据集进行训练、调参，得到最佳分割模型并保存；实际分割，利用滑动窗口把需要分割视网膜血管的眼底图像分割为48x48的子块图像输入DA‑Uet网络中进行分割，输出分割后的子块图像结果，再对分割后的小方块图像拼接完整视网膜血管分割图像。本发明能够自动分割血管，对微小血管也具有良好的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视网膜 血管 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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