[发明专利]一种基于三维全卷积神经网络的OCT内外指纹提取方法有效
| 申请号： | 201910219860.7 | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN110334566B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 梁荣华;丁宝进;陈朋;王海霞;张怡龙;刘义鹏;蒋莉;崔静静 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于三维全卷积神经网络的OCT内外指纹提取方法，包括如下步骤：1)对每幅指纹OCT图像中的角质层区域位置和乳头层区域位置进行手工标注，得到与OCT图像对应的标注图片，进行ROI提取和数据增强，构成标注数据集；2)构建三维全卷积神经网络模型，设定训练参数和损失函数，使用标注好的数据集训练模型；3)通过训练好的全卷积神经网络模型预测未标注的OCT图像的角质层、乳头层；4)根据所有OCT图像的角质层和乳头层，按照相对深度以及OCT图像空间顺序，经过拼接，分别得到OCT指纹的外指纹和内指纹。本发明通过三维全卷积神经网络来学习提取OCT图像的角质层和乳头层特征，从而生成准确的内外指纹。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 卷积 神经网络 oct 内外 指纹 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维全卷积神经网络的OCT内外指纹提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)设OCT指纹体数据大小为W×H×N，即由N张分辨率为W×H的OCT图像组成，表示空间上连续的N张手指指纹的竖切面，选择几组连续的OCT图像，对每幅指纹图像中的角质层区域位置和乳头层区域位置进行手工标注，得到与OCT图像对应的标注图片，并对标注好的OCT图像进行ROI提取和数据增强，构成三维全卷积神经网络模型训练所需的标注数据集；2)构建三维全卷积神经网络模型，设定训练参数和损失函数，使用标注好的数据集训练三维全卷积神经网络的模型，得到训练好的三维全卷积神经网络模型；3)通过训练好的全卷积神经网络模型预测未标注的OCT图像的角质层、乳头层；4)根据所有OCT图像的角质层和乳头层，按照相对深度，以及OCT图像空间顺序，经过拼接，分别得到OCT指纹的外指纹和内指纹。
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