[发明专利]一种用于眼底图像血管分割的神经网络模型有效
| 申请号： | 201810764191.7 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN109064453B | 公开（公告）日： | 2019-07-23 |
| 发明（设计）人： | 季鑫 | 申请（专利权）人： | 北京上工医信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京开阳星知识产权代理事务所(普通合伙) 11710 | 代理人： | 郭鑫 |
| 地址： | 100176 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及用于眼底图像血管分割的神经网络模型，最高层的血管特征处理层通过后向短连接与最低层的血管特征优化层连接；每个血管特征优化层通过前向短连接与高一层的血管特征优化层连接；每个血管特征优化层，用于获取连接的血管特征处理层的上采样图像；最低层的血管特征优化层，还用于获取最低层的血管特征提取层的特征图像；每个血管特征优化层，还用于对获取的每个图像均依次进行血管特征提取及非线性化处理，得到每个图像对应的非线性化图像，并通过前向短连接将获取的每个图像发送给高一层的血管特征优化层。本发明通过后向短连接将高层信息传递给低层，通过前向短连接将低层信息传递给高层，充分融合各级特征，使血管分割更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 血管特征 优化层 短连接 血管分割 前向 图像 神经网络模型 非线性化 眼底图像 处理层 后向 上采样图像 低层信息 高层信息 特征图像 提取层 传递 低层 融合 高层 | ||
【主权项】：
1.一种用于眼底图像血管识别的神经网络模型，其特征在于，包括：多个血管特征提取层；所述多个血管特征提取层基于预设层级顺序提取眼底图像中的血管特征；最低层的血管特征提取层提取眼底图像中的血管特征，得到特征图像；非最低层的血管特征提取层基于低一层的血管特征提取层得到的特征图像进行血管特征提取，得到特征图像；多个血管特征处理层；所述多个血管特征处理层与非最低层的多个血管特征提取层一一对应连接；每个所述血管特征处理层对连接的血管特征提取层得到的特征图像进行上采样处理，得到上采样图像；多个血管特征优化层；最低层的血管特征优化层连接最低层的血管特征提取层，非最低层的多个血管特征优化层与非最低层的多个血管特征处理层一一对应连接；最高层的血管特征处理层通过后向短连接与最低层的血管特征优化层连接；每个所述血管特征优化层通过前向短连接与高一层的血管特征优化层连接；每个所述血管特征优化层，用于获取连接的血管特征处理层得到的上采样图像；最低层的血管特征优化层，还用于获取最低层的血管特征提取层的特征图像；每个所述血管特征优化层，还用于对获取的每个图像均依次进行血管特征提取以及非线性化处理，得到每个图像对应的非线性化图像，并通过前向短连接将获取的每个图像发送给高一层的血管特征优化层；血管图像融合层；所述血管图像融合层分别连接每个所述血管特征优化层；所述血管图像融合层基于每个所述血管特征优化层预设的融合权重，融合每个所述血管特征优化层得到的非线性化图像，得到血管图像。
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