[发明专利]一种基于深层网络聚合的眼底图像病灶分割方法有效
| 申请号： | 201911275910.X | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111161278B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 徐亦飞;周住铭;姜绪浩;蔚萍萍 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深层网络聚合的眼底图像病灶分割方法，包括以下步骤：1)获取若干眼底病灶图像，对每个眼底病灶图像中的病灶轮廓进行人工分割，得真值标签，构建训练集及测试集；2)在U‑Net模型的骨干网络中添加深层聚合网络模块；3)将步骤2)得到的U‑Net模型迁移至眼底图像的病灶分割中，对U‑Net模型进行训练，并将训练后的U‑Net模型作为眼底图像病灶分割模型；4)利用眼底图像病灶分割模型对待分割眼底图像进行分割，该方法能够有效的解决现有技术中基于深度卷积神经网络的眼底图像病灶分割效果差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 网络 聚合 眼底 图像 病灶 分割 方法 | ||
【主权项】：
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