[发明专利]一种针对于视网膜图像的血管分割方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910502122.3 | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN110349166A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 陈磊 | 申请（专利权）人： | 东软医疗系统股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06T5/40 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘佳 |
| 地址： | 110167 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种针对于视网膜图像的血管分割方法、装置及设备，包括：获取目标视网膜图像，将目标视网膜图像输入至预先训练得到的全卷积网络模型中，并基于全卷积网络模型的输出结果确定该目标视网膜图像的血管分割图像，其中，该全卷积网络模型的解码网络中包括密集连接卷积网络，并且该全卷积网络模型预先已基于历史视网膜图像以及历史视网膜图像所已知的血管分割图像进行训练。由于全卷积网络模型中的密集连接卷积网络能够保证不同层之间的图像特征的上下文联系，有效的缓解了该全卷积网络模型中的梯度消失或者梯度爆炸的问题，从而可以有效减少图像特征在传输过程中的特征损耗，从而提高针对于该视网膜图像的血管分割的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 视网膜图像 卷积 网络模型 血管分割 装置及设备 图像特征 图像 上下文联系 传输过程 获取目标 解码网络 输出结果 特征损耗 有效减少 网络 爆炸 缓解 申请 保证 | ||
【主权项】：
1.一种针对于视网膜图像的血管分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视网膜图像；将所述目标视网膜图像输入至全卷积网络模型中，所述全卷积网络模型的解码网络中包括密集连接卷积网络，所述全卷积网络模型预先已基于历史视网膜图像以及所述历史视网膜图像已知的血管分割图像进行了训练；根据所述全卷积网络模型的输出结果确定所述目标视网膜图像的血管分割图像。
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