[发明专利]一种彩色眼底图的视盘视杯自动分割方法有效
申请号: | 201811496827.0 | 申请日: | 2018-12-07 |
公开(公告)号: | CN109658423B | 公开(公告)日: | 2022-12-09 |
发明(设计)人: | 赵荣昌;廖望旻;黎红 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T7/00;G06T7/62;G06V10/80;G06V10/82 |
代理公司: | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人: | 周咏;米中业 |
地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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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。 | ||
搜索关键词: | 一种 彩色 眼底 视盘 自动 分割 方法 | ||
【主权项】:
1.一种彩色眼底图的视盘视杯自动分割方法,包括如下步骤:S1.获取已知的彩色眼底图像和对应的眼底图数据集,并将彩色眼底图像中青光眼的眼底图像所对应的眼底图数据集分为测试数据集和训练数据集;S2.构造视盘初步分割深度学习网络,利用步骤S1得到的训练数据集对视盘初步分割深度学习网络进行训练,并利用步骤S1得到的测试数据集对训练后的视盘初步分割深度学习网络进行测试和修正,从而得到视盘分割模型;S3.利用步骤S2得到的视盘分割模型对步骤S1获取的测试数据集和训练数据集进行分割,并将分割得到的图谱进行截取,从而得到以视盘的质心为中心,边长为视盘直径N倍的截图;N为正数;S4.构建视盘视杯初步分割网络,利用步骤S3得到的截图对视盘视杯初步分割网络进行训练和修正,从而得到欧几里得坐标下的视盘视杯分割模型;S5.对步骤S3得到的截图进行极坐标变换,得到极坐标截图;S6.构建极坐标视盘视杯初步分割网络,利用步骤S5得到的极坐标截图对极坐标视盘视杯初步分割网络进行训练和修正,从而得到极坐标下的视盘视杯分割模型;S7.对于待分析的彩色眼底图像和对应的眼底图数据,利用步骤S4得到的欧几里得坐标下的视盘视杯分割模型进行分割,得到欧几里得坐标视盘视杯分割结果;S8.对于待分析的彩色眼底图像和对应的眼底图数据进行极坐标变换,并利用步骤S6得到的极坐标下的视盘视杯分割模型进行分割,得到极坐标下的视盘视杯分割结果;S9.对步骤S8得到的极坐标下的视盘视杯分割结果进行极坐标反变换,从而得到极坐标视盘视杯分割结果;S10.将步骤S7得到的欧几里得坐标视盘视杯分割结果和步骤S9得到的极坐标视盘视杯分割结果进行融合,从而得到最终的眼底图的视盘视杯分割结果。
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