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[发明专利]基于无监督领域自适应的视盘视杯分割方法及其成像方法-CN202210987103.6在审
发明人：赵荣昌;王玉锋 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督领域自适应的视盘视杯分割方法，包括获取源域眼底图像数据集和目标域眼底图像数据集并处理；构建视盘视杯分割原始模型并训练得到源域视盘视杯分割结果和视盘视杯分割模型；采用视盘视杯分割模型对目标域眼底图像数据集进行视盘视杯分割得到目标域视盘视杯分割结果；构建视盘视杯区域判别器和视盘视杯边界判别器；采用视盘视杯区域判别器和视盘视杯边界判别器对分割结果进行判别；优化和验证视盘视杯分割模型，得到视盘视杯分割应用模型；采用视盘视杯分割应用模型进行实际的视盘视杯分割本发明还公开了一种包括所述基于无监督领域自适应的视盘视杯分割方法的成像方法。本发明可靠性高、精确性好且适用范围广。
基于监督领域自适应视盘分割方法及其成像

[发明专利]基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法及成像方法-CN202110251870.6有效
发明人：陈再良;颜丽;沈海澜 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法，包括获取现有的彩色眼底图像数据并处理得到训练数据集；构建视杯视盘分割原始模型并训练得到视杯视盘分割模型；采用视杯视盘分割模型对目标彩色眼底图像进行分割得到最终的视杯视盘分割结果本发明还公开了一种采用所述基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法的成像方法。本发明提出了一种基于卷积神经网络、并能够获取充足上下文信息的分割结构进行视盘视杯分割；因此本发明方法能够提高视盘视杯的分割性能，解决视杯边缘分割不够平滑的问题，而且精确度高、可靠性好且分割效果较好。
基于丰富上下文网络视盘分割方法成像

[发明专利]视盘视杯的分割方法、模型训练方法、装置、设备及介质-CN202210135442.1在审
发明人：吴俊德;许言午;方慧卉;杨叶辉;武秉泓;杨大陆 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开提供了一种视盘视杯的分割方法、模型训练方法、装置、设备及介质，涉及人工智能以及智能医学等技术领域。具体实现方案为：视盘视杯分割方法，包括：获取眼底图像；基于注意力机制，对眼底图像的视盘和视杯进行分割，得到视盘和视杯分割的图像。根据本公开，能够有效地提高视盘视杯的分割效率。另外，本公开还提供了视盘视杯分割模型的训练方法，能够有效地提高训练的视盘视杯分割模型的准确性。
视盘分割方法模型训练装置设备介质

[发明专利]一种彩色眼底图的视盘视杯自动分割方法-CN201811496827.0有效
发明人：赵荣昌;廖望旻;黎红 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种彩色眼底图的视盘视杯自动分割方法，包括获取已知的彩色眼底图像和对应的眼底图数据集；构造并得到视盘分割模型；对数据集进行分割、截取并得到截图；构建并得到欧几里得坐标下的视盘视杯分割模型；对截图进行极坐标变换得到极坐标截图；构建并得到极坐标下的视盘视杯分割模型；对待分析数据，利用两类模型进行分割得到欧几里得坐标视盘视杯分割结果和极坐标视盘视杯分割结果；将两类分割结果进行融合，得到最终的眼底图的视盘视杯分割结果。本发明方法能够更加准确地对彩色眼底图进行视盘视杯自动分割，而且方法简单可靠，适用性好。
一种彩色眼底视盘自动分割方法

[发明专利]眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备-CN202310645552.7有效
发明人：韩志科;张慧宝;公晓龙;吴望超;范晔馨 -专利权人：杭州聚秀科技有限公司;浙大城市学院
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。
眼底图像视盘分割方法装置电子设备

[发明专利]一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法-CN202310140293.2在审
发明人：蒋志宏;赵爱迪;苏红;黄销;李辉 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开一种联合分割视网膜眼底图像中视杯视盘的方法，属于医学图像处理领域。本发明结合视杯视盘的椭圆形态学特征，从椭圆检测的角度构建两阶段的视杯视盘联合分割网络模型，第一阶段结合视杯位于视盘区域内部的空间几何约束，引入Paired‑BoxRPN实现视杯视盘最小边界矩形框的耦合检测，第二阶段学习边界框区域的椭圆五个参数，基于视杯视盘的椭圆形态学特征和空间几何约束，利用视杯视盘联合分割网络模型联合分割视杯视盘，能够解决分割边缘不平滑问题，实现视杯视盘的准确分割。
一种联合分割视网膜眼底图像中视视盘方法

[发明专利]一种统一框架下的眼底影像视杯、视盘分割方法-CN202111007110.7在审
发明人：孙光民;张忠祥;李煜;郑鲲;朱美龙;杨静飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种统一框架下的眼底影像视杯、视盘分割方法，在分割前，获取眼底影像并其进行剪切，旋转等图像预处理操作；依据眼科医生在眼底彩照上标注的视杯、视盘区域，生成相应的掩膜图像；构建分割视杯、视盘的深度网络；利用掩码图像和眼底影像对深度分割网络进行迭代训练，优化网络参数；分割视杯、视盘,利用训练好的分割网络模型,得到视杯、视盘的分割结果。本发明提出了用于视杯、视盘分割的深度神经网络，包括：多尺度特征提取器，多尺度特征过渡和注意力金字塔结构。本发明可以对视杯视盘进行有效的分割，具有较高的分割精度，同时为眼底图像的分割及其他医学影像的分割提供了新的思路。
一种统一框架眼底影像视盘分割方法

[发明专利]一种基于半监督条件生成式对抗网络的眼底图视盘和视杯分割方法-CN201811333832.X有效
发明人：刘少鹏;贾西平;关立南;林智勇;廖秀秀;梁杰鹏;洪佳明;严继利 -专利权人：广东技术师范学院
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督条件生成式对抗网络的眼底图视盘和视杯分割方法，包括以下步骤：组建网络框架，所述网络框架包括视盘语义分割和视杯语义分割两个阶段；所述两个阶段均包括语义分割网络、生成器和判别器；语义分割网络利用有标注与无标注的眼底图生成(视盘或视杯)分割图；生成器将真实的(视盘或视杯)分割图作为输入来生成眼底图；判别器鉴别眼底图及其(视盘或视杯)分割图的数据配对是真实的还是伪造的，引导生成器和语义分割网络学习眼底图及其分割图的联合分布，最后将两个语义分割阶段的结果进行合并，得到眼底图的视盘和视杯分割图。
一种基于监督条件生成对抗网络眼底视盘分割方法

[发明专利]基于多特征融合的彩色眼底图像视杯分割方法-CN201610878093.7有效
发明人：肖志涛;耿磊;尚丹丹;张芳;吴骏 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的彩色眼底图像视杯分割方法。其实现过程是：(1)采用模糊C均值聚类(fuzzy c‑means algorithm，FCM)方法提取视杯的候选区域；(2)根据视杯的形状和位置特征对候选区域进行拟合校正得到视杯的粗分割结果；(3)利用杯沿的血管特征定位血管弯曲点更新视杯粗分割结果，完成视杯的准确分割。该方法采用视杯自身特征与结构特征相结合的方式，使得分割更加准确。并且通过对视杯候选区域的位置和形状校正，克服了仅根据视杯亮度特征作为血管弯曲点更新的初始轮廓不准确的缺点。
基于特征融合彩色眼底图像分割方法

[发明专利]模型训练方法、杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质-CN202011005659.8在审
发明人：李葛;成冠举;曾婵;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，具体使用了神经网络，并公开了一种视杯视盘分割模型训练方法、基于神经网络的杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质，所述视杯视盘分割模型训练方法包括：获取样本图像和所述样本图像对应的图像标签，以构建样本数据；将所述样本数据输入预设的神经网络，以得到预测的视杯视盘分割图像；对所述图像标签和预测的视杯视盘分割图像分别进行投影，以得到所述图像标签对应的标签投影值和所述预测的视杯视盘分割图像的图像投影值；分别计算分割损失函数的数值和投影损失函数的数值，以得到网络损失函数的数值；根据所述网络损失函数的数值对所述预设的神经网络进行训练，以得到视杯视盘分割模型。
模型训练方法确定装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的彩色眼底图像视杯分割方法-CN201910236304.0在审
发明人：肖志涛;耿磊;张新新;吴骏;张芳;刘彦北;王雯;王曼迪 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的彩色眼底图像视杯分割方法。该方法包括：1)输入眼底图像；2)利用Seg‑ResNet网络先对视盘进行分割，分割之后的视盘区作为视杯分割的感兴趣区域，再利用Seg‑ResNet网络对视盘区进行视杯分割，该网络基于残差基础结构，考虑特征通道之间的关系进行通道加权，对通道间的依赖关系建模，自适应地调整各通道的特征响应值，并对多个层进行特征融合，实现在捕获图像语义信息的同时定位像素点的位置信息；3)输出利用Seg‑ResNet网络的视杯分割结果。本发明在公开数据集GlaucomaRepo和Drishti‑GS上进行视杯分割的测试，结果表明测试结果提高了分割准确率及算法鲁棒性。
一种基于深度学习彩色眼底图像分割方法

[发明专利]基于深度全卷积神经网络的视网膜眼底图像分割方法-CN201811622128.6有效
发明人：万程;牛笛;周鹏;彭琦;华骁 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度全卷积神经网络的视网膜眼底图像分割方法，包括：选取训练集和测试集，对视网膜眼底图像提取得到视盘定位区域图像并进行血管去除操作；构建深度全卷积神经网络，将视盘定位区域图像作为其输入，基于已经训练好的权重参数为初始值在训练集上进行视盘分割模型的训练以微调模型参数，在此基础上进行视杯分割模型的参数微调；用训练好的视杯分割模型在测试集上进行视杯和视盘的分割，对最终分割的结果进行椭圆拟合，依据视杯和视盘的分割边界计算垂直杯盘比。本发明实现视网膜眼底图像的视盘与视杯的自动分割，精度高，速度快。
视网膜眼底图像卷积神经网络视杯分割定位区域视杯分割测试集训练集图像参数微调分割边界模型参数权重参数视盘分割椭圆拟合血管去除自动分割杯盘构建微调垂直

[发明专利]基于机器学习双区域轮廓演化模型的视盘和视杯分割方法-CN202110772630.0有效
发明人：方玲玲;张丽榕 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于机器学习双区域轮廓演化模型的视盘和视杯分割方法，首先对视网膜图像进行了预处理，通过机器学习算法构建了视盘和视杯的边缘引导模型；最后根据边缘引导模型和基于视盘和视杯的强度、区域以及边缘特征构建的能量函数，提出了双区域轮廓演化模型，进而得到视盘和视杯区域。具有如下优点：一是将基于机器学习的分割算法和基于能量泛函模型的分割算法相结合，解决了机器学习方法对标签数据较敏感和能量泛函会陷入局部极小值的问题，得到准确的分割结果；二是在视网膜图像分割中可以同时分割视盘和视杯，有效提高了分割效率。
基于机器学习区域轮廓演化模型视盘分割方法

[发明专利]基于深度全卷积神经网络的视网膜眼底图像分割方法-CN201711497324.0在审
发明人：万程;牛笛;周鹏;刘江 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-12-31 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度全卷积神经网络的视网膜眼底图像分割方法，包括：选取训练集和测试集，对视网膜眼底图像提取得到视盘定位区域图像并进行血管去除操作；构建深度全卷积神经网络，将视盘定位区域图像作为其输入，基于已经训练好的权重参数为初始值在训练集上进行视盘分割模型的训练以微调模型参数，在此基础上进行视杯分割模型的参数微调；用训练好的视杯分割模型在测试集上进行视杯和视盘的分割，对最终分割的结果进行椭圆拟合，依据视杯和视盘的分割边界计算垂直杯盘比，并将杯盘比结果作为青光眼辅助诊断的重要依据。本发明实现视网膜眼底图像的视盘与视杯的自动分割，精度高，速度快。
视网膜眼底图像卷积神经网络视杯分割定位区域视杯分割测试集训练集杯盘图像青光眼参数微调分割边界辅助诊断模型参数权重参数视盘分割椭圆拟合血管去除自动分割构建微调垂直

[发明专利]一种眼底图片视杯视盘分割方法-CN202010378842.6有效
发明人：董宇涵;雷洁;张凯;高瞻 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院;北京好医生云医院管理技术有限公司
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种眼底图片视杯视盘分割方法，包括：训练阶段：训练定位网络和分割网络，所述分割网络包括生成网络与判别网络，所述定位网络单独训练，所述分割网络训练由所述生成网络与所述判别网络轮流迭代进行训练；预测阶段：通过所述定位网络得到视盘分割图；根据视盘分割图进行感兴趣区域裁剪，感兴趣区域经过对齐变换后通过所述分割网络中的生成网络得到视杯视盘分割结果图和视杯视盘边界分割结果图，将所述分割结果图还原到原来裁剪的位置和尺寸后得到最终结果图。通过生成网络与判别网络迭代共同训练来源不同的数据，能够适应多域并且端到端分割视杯视盘，有效解决数据差异的问题。
一种眼底图片视盘分割方法

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