[发明专利]对称全卷积神经网络模型构建方法、眼底图像血管分割方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910009415.8 | 申请日： | 2019-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN109816666B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 徐光柱;胡松;雷帮军;陈鹏;周军;夏平 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种对称全卷积神经网络模型构建方法、眼底图像血管分割方法、装置、计算机设备及存储介质。所述训练方法包括：对原始眼底图像进行分块处理以及白化处理以得到原始眼底图像块；将原始眼底图像块输入到预设的对称全卷积神经网络中进行训练，以得到预设的对称全卷积神经网络模型，其中，该模型中的每一隐藏层实现对本层输入的特征图进行处理，对本层之前所有输出的特征图进行处理，以实现输入为原始眼底图像块，输出为与原始眼底图像块对应的每个像素的眼底血管分割结果。本发明实施例还提供一种眼底图像血管分割方法。本发明实施例构建的模型避免了过拟合问题，提高了模型的泛化能力，提高了眼底图像血管分割的准确度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 对称 卷积 神经网络 模型 构建 方法 眼底 图像 血管 分割 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种对称全卷积神经网络模型构建方法，所述方法包括：对原始眼底图像进行分块处理；对分块处理后的原始眼底图像进行白化处理以得到原始眼底图像块；将原始眼底图像块输入到预设的对称全卷积神经网络中进行训练，以得到预设的对称全卷积神经网络模型，其中，预设的对称全卷积神经网络模型中的每一个隐藏层实现对本层输入的特征图进行处理，同时对本层之前所有输出的特征图进行处理，以实现输入为原始眼底图像块，输出为与原始眼底图像块对应的每个像素的眼底血管分割结果。
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