[发明专利]眼底图像血管分割方法

摘要

本发明提供一种眼底图像血管分割方法，包括如下步骤：S1、对眼底图像数据集进行增广操作，即按一定规则对原始图像进行裁剪，得到增广的数据集，并将数据集划分为训练集与测试集；S2、利用分割网络对增广处理后的训练数据集中每一个眼底图像样本进行血管分割，得到黑白概率图，同时通过图像处理得到训练数据集中分割图像的概率图；S3、利用判别网络区分该概率图是由分割网络所得还是数据集内的分割图像所得，得到数值范围在0～1的置信图来描述输入图像判为真伪的概率；S4、将测试集中的彩色眼底图像输入训练好后的网络中，对得到的结果图进行拼接即可得到眼底血管的完整分割图像。其中步骤S2与S3基于生成对抗网络进行眼底图像血管分割。在步骤S4之前，依次对S2中的分割网络与S3中的判别网络按照所设计的损失函数进行迭代训练，以博弈的方式分别提高两个网络的性能。本方法基于生成对抗思想在生成数据上的优越性，不依赖初始特征的选取且减少了繁复的计算步骤，有效提升了眼底图像血管的分割精度，尤其在细小血管上表现优异。

主权项

1.一种眼底图像血管分割方法，其特征在于包括如下步骤：S1、对眼底图像数据集进行增广操作，即按一定规则对原始图像进行裁剪，得到增广的数据集，并将数据集划分为训练集与测试集；S2、利用分割网络对增广处理后的训练数据集中每一个眼底图像样本进行血管分割：将输入的尺寸为h×w×3的输入图像分割得到数值范围在0～1，尺寸为h×w×1的黑白概率图；其中h和w代表输入的眼底图像的高度与宽度；并通过图像处理得到训练数据集中分割图像的概率图；S3、利用判别网络区分该概率图是由分割网络所得还是数据集内的分割图像所得，最终得到数值范围在[0，1]的置信图来描述输入图像判为真伪的概率；S4、将测试集中的彩色眼底图像输入训练好后的网络中，对得到的结果图进行拼接即可得到眼底血管的完整分割图像；其中，步骤S2与步骤S3中，基于生成对抗网络进行眼底图像血管分割。