[发明专利]基于生成对抗网络的视网膜血管瘤图像分割方法在审
| 申请号： | 201810272703.8 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108537801A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 李建文;刘森泽;刘治;肖晓燕;曹艳坤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的视网膜血管瘤图像分割方法，包括以下步骤：构造生成对抗网络结构，所述生成对抗网络包括生成器和判别器；所述生成器包括多个下采样和相同数量的上采样层；所述判别器包括多个下采样层；将血管瘤人工分割图像和原始眼底视网膜图像作为训练数据，对所述生成对抗网络进行迭代训练，得到最优生成器；基于所述最优生成器对待分割眼底视网膜图像进行血管瘤图像分割。相较于传统的基于图像处理算法的视网膜血管瘤图像分割方法，本发明可以更加准确清晰地分割图像，减少假阳性的分割结果，在图像分割细节上更精准。 | ||
| 搜索关键词： | 图像分割 生成器 视网膜血管瘤 对抗 眼底视网膜 分割图像 判别器 下采样 血管瘤 图像 图像处理算法 网络 迭代训练 分割结果 网络包括 网络结构 训练数据 传统的 假阳性 上采样 分割 清晰 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的视网膜血管瘤图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：构造生成对抗网络结构，所述生成对抗网络包括生成器和判别器；所述生成器包括多个下采样和相同数量的上采样层；所述判别器包括多个下采样层；将血管瘤人工分割图像和原始眼底视网膜图像作为训练数据，对所述生成对抗网络进行迭代训练，得到最优生成器；基于所述最优生成器对待分割眼底视网膜图像进行血管瘤图像分割。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东大学，未经山东大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810272703.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
