[发明专利]一种基于深度学习的彩色眼底图像视杯分割方法在审
| 申请号： | 201910236304.0 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111753820A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 肖志涛;耿磊;张新新;吴骏;张芳;刘彦北;王雯;王曼迪 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的彩色眼底图像视杯分割方法。该方法包括：1)输入眼底图像；2)利用Seg‑ResNet网络先对视盘进行分割，分割之后的视盘区作为视杯分割的感兴趣区域，再利用Seg‑ResNet网络对视盘区进行视杯分割，该网络基于残差基础结构，考虑特征通道之间的关系进行通道加权，对通道间的依赖关系建模，自适应地调整各通道的特征响应值，并对多个层进行特征融合，实现在捕获图像语义信息的同时定位像素点的位置信息；3)输出利用Seg‑ResNet网络的视杯分割结果。本发明在公开数据集GlaucomaRepo和Drishti‑GS上进行视杯分割的测试，结果表明测试结果提高了分割准确率及算法鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 彩色 眼底 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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