[发明专利]一种基于个性化的层级卷积神经网络的CNV分割方法在审
| 申请号： | 201910385079.7 | 申请日： | 2019-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN110310284A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 于治楼;袭肖明 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T3/40 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙晶伟 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于个性化的层级卷积神经网络的CNV分割方法,涉及数据处理技术领域；根据OCT图像训练集中CNV的图像占比将CNV标记为一型CNV或二型CNV，建立类型预判子网络，通过对OCT图像训练集进行训练，获得类型预判子网络的参数，建立一型CNV的增强网络，将一型CNV的图像转化成二型CNV的图像，将二型CNV的图像作为训练集进行训练，得到分割网络；将测试图像输入到层级卷积神经网络中，得到最终的分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 层级 训练集 子网络 图像 预判 分割 个性化 数据处理技术 测试图像 分割结果 图像转化 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于个性化的层级卷积神经网络的CNV分割方法，其特征是根据OCT图像训练集中CNV的图像占比将CNV标记为一型CNV或二型CNV，建立类型预判子网络，通过对OCT图像训练集进行训练，获得类型预判子网络的参数，建立一型CNV的增强网络，将一型CNV的图像转化成二型CNV的图像，将二型CNV的图像作为训练集进行训练，得到分割网络；将测试图像输入到层级卷积神经网络中，得到最终的分割结果。
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