[发明专利]基于半监督深度学习网络的视网膜积液分割方法及系统在审
| 申请号： | 202111546470.4 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114170216A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 李峰;潘文哲;唐仕清 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G16H30/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开基于半监督深度学习网络的视网膜积液分割方法及系统，包括：对视网膜OCT图片进行标注，获得标注数据与无标注数据，基于标注数据划分训练数据集与测试数据集；建立视网膜积液分割深度学习模型；建立基于随机选择传播策略的半监督分割框架，获取带有伪标签的视网膜OCT图片数据，扩充训练数据集；对视网膜积液分割深度学习模型进行训练，获得视网膜积液分割神经网络模型。本发明采用基于随机选择传播策略的半监督学习框架来缓解实际临床环境中高质量像素级标注OCT图像数据的短缺，提高Ref‑Net的学习能力，显著的提高了OCT图像中视网膜积液分割的准确性，减少了网络训练所需要标记图像的数量，增强了网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 深度 学习 网络 视网膜 积液 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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