[发明专利]一种基于深度学习的视网膜超分辨重建系统及方法在审
| 申请号： | 202010019592.7 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111260551A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 蔡宏民;范志豪 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510000*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的视网膜超分辨重建系统，包括：上采样和下采样模块、通道注意力模块、3x3和1x1卷积层、以及反卷积和3x3卷积层；所述通道注意力模块由全局平均池化层、Relu激励函数、1x1卷积层和Sigmoid函数组成；所述1x1卷积层包括第一1x1卷积层和第二1x1卷积层；所述全局平均池化层、第一1x1卷积层、Relu激励函数、第二1x1卷积层和Sigmoid函数依次连接构成所述通道注意力模块；所述上采样和下采样模块包括多个反卷积层、多个卷积层和多个1x1卷积层；低分辨率的目标图片依次通过所述3x3和1x1卷积层、上采样和下采样模块、通道注意力模块、反卷积和3x3卷积层，得到高分辨率眼底图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视网膜 分辨 重建 系统 方法 | ||
【主权项】：
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