[发明专利]一种视网膜图像分割方法及装置

权利要求书

1.一种视网膜图像分割方法，其特征在于，包括：

将视网膜图像输入编码器进行处理，得到所述编码器处理后的第一特征图；

利用固定卷积核对所述第一特征图进行特征提取，得到能够表示视网膜血管局部线性特征的第二特征图；包括：

利用预设的六个3×3的固定卷积核对所述第一特征图进行特征提取，计算方法为：

v_i = σ(ω_i ·z + b_i) （1）

其中，σ是激励函数，ω_i为固定卷积核，b_i为偏置，i=1,2，……，6，z为第一特征图，•为卷积运算，六个固定卷积核分别为：

利用六个固定卷积核分别对所述第一特征图进行计算后，将得到的六个特征图进行拼接，得到所述第二特征图v：

v = f_c(v_i) （8）

其中，f_c(·)表示拼接运算；

基于空间金字塔池和条带池对所述第一特征图进行特征提取，得到能够表示视网膜血管宽度变化信息和远程上下文信息的第三特征图；包括：

基于三个方形核和两个条形核分别对所述第一特征图进行池化操作，得到池化操作后的五个特征图；

利用1×1卷积将所述五个特征图的通道数转换为1，得到五个通道数为1的特征图；

对所述五个通道数为1的特征图进行拼接处理，得到第三特征图，所述第三特征图表示为：

u=σ(f_c(u₁,u₂,···,u₅,z)) （9）

（10）

其中，i=1表示使用2×2的方形核进行池化，i=2表示使用3×3的方形核进行池化，i=3表示使用4×4的方形核进行池化；max（∑_i）表示取利用方形核进行池化的当前区域的最大元素的像素值；N是利用条形核进行池化的当前区域的像素值之和，N=a+b，当i=4时，a为第一特征图的宽度，b为0； 当i=5时，a为0，b为第一特征图的长度；s、t为整数，x、y为特征图的行、列坐标；

对所述第二特征图和所述第三特征图进行融合处理，得到第四特征图；

将所述第四特征图输入解码器进行处理，得到解码器处理后的第五特征图；

基于所述第五特征图，按照预设的阈值，判定所述第五特征图中每个像素是否为视网膜血管，得到分割后的视网膜图像。

2.一种视网膜图像分割装置，其特征在于，包括：

编码器模块，用于将视网膜图像输入编码器进行处理，得到所述编码器处理后的第一特征图；

线性特征提取模块，用于利用固定卷积核对所述第一特征图进行特征提取，得到能够表示视网膜血管局部线性特征的第二特征图；包括：利用预设的六个3×3的固定卷积核对所述第一特征图进行特征提取，计算方法为：

v_i = σ(ω_i ·z + b_i) （1）

其中，σ是激励函数，ω_i为固定卷积核，b_i为偏置，i=1,2，……，6，z为第一特征图，•为卷积运算，六个固定卷积核分别为：

利用六个固定卷积核分别对所述第一特征图进行计算后，将得到的六个特征图进行拼接，得到所述第二特征图v：

v = f_c(v_i) （8）

其中，f_c(·)表示拼接运算；

宽度和远程特征提取模块，基于空间金字塔池和条带池对所述第一特征图进行特征提取，得到能够表示视网膜血管宽度变化信息和远程上下文信息的第三特征图；包括：基于三个方形核和两个条形核分别对所述第一特征图进行池化操作，得到池化操作后的五个特征图；

利用1×1卷积将所述五个特征图的通道数转换为1，得到五个通道数为1的特征图；

对所述五个通道数为1的特征图进行拼接处理，得到第三特征图，所述第三特征图表示为：

u=σ(f_c(u₁,u₂,···,u₅,z)) （9）

（10）

其中，i=1表示使用2×2的方形核进行池化，i=2表示使用3×3的方形核进行池化，i=3表示使用4×4的方形核进行池化；max（∑_i）表示取利用方形核进行池化的当前区域的最大元素的像素值；N是利用条形核进行池化的当前区域的像素值之和，N=a+b，当i=4时，a为第一特征图的宽度，b为0； 当i=5时，a为0，b为第一特征图的长度；s、t为整数，x、y为特征图的行、列坐标；

融合模块，用于对所述第二特征图和所述第三特征图进行融合处理，得到第四特征图；

解码器模块，用于将所述第四特征图输入解码器进行处理，得到解码器处理后的第五特征图；

分类模块，用于基于所述第五特征图，按照预设的阈值，判定所述第五特征图中每个像素是否为视网膜血管，得到分割后的视网膜图像。