[发明专利]一种基于对抗学习的多光谱眼底图像分析方法及系统有效
| 申请号： | 202011006571.8 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112435281B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 郑元杰;隋晓丹;姜岩芸;贾伟宽;赵艳娜;牛屹 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/10 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于对抗学习的多光谱眼底图像分析方法及系统，包括：获取多光谱眼底图像，包括有血管标签图像和无血管标签图像；将多光谱眼底图像输入至训练好的眼底图像分析模型中，获取多光谱眼底图像的配准结果；其中，眼底图像分析模型包括眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型，训练时，眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型分别采用有血管标签图像进行单独训练；眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型根据无血管标签图像进行对抗学习。眼底图像配准模型和视网膜血管分割模型除通过有血管标签图像进行单独训练外，还能够根据无血管标签图像进行对抗学习，提高了图像配准和血管分割的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 学习 光谱 眼底 图像 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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