[发明专利]基于生成对比学习的眼底镜视网膜图像血管识别方法有效
| 申请号： | 202211220289.9 | 申请日： | 2022-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN116071292B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 陈微;李晨;罗馨;何玉麟;姚泽欢;汤明鑫 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南企企卫知识产权代理有限公司 43257 | 代理人： | 任合明 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于生成对比学习的眼底镜视网膜图像血管识别方法，目的是解决现有技术在没有标注数据时眼底镜视网膜图像识别精度不高的问题。技术方案是：构建由输入预处理模块、编码器、解码器、对比学习模块、生成学习模块、分割预测模块组成的基于生成对比学习的视网膜图像血管智能识别系统，然后采用预训练数据集对识别系统进行训练并利用尽可能少的标注数据集进行精调优化，最后采用精调后的识别系统对眼底镜视网膜图像进行识别，得到血管识别结果。本发明通过结合生成学习与对比学习，能够在不依赖标注数据的情况下对识别系统进行预训练并精调预训练后的识别系统，使得对用户输入的图像的识别精度超过人类专家识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对比 学习 眼底 视网膜 图像 血管 识别 方法 | ||
【主权项】：
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