[发明专利]一种用于视网膜血流图像分割的DR-U-net网络方法及装置在审
| 申请号： | 202011107624.5 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112348825A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 袁钘;许景江;韦赢兆;安林;黄燕平;蓝公仆;秦嘉 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/13;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 叶洁勇 |
| 地址： | 528000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于视网膜血流图像分割的DR‑U‑net网络方法及装置，通过对DR‑U‑net预测模型进行训练，得到DR‑U‑net预测模型对待检测图像进行分割，再对分割的待检测图像进行优化处理，得到最终的目标区域；通过将深度学习方法与传统图像处理方法相结合，可以有效解决视网膜OCTA图像信噪比比较低时容易产生的分割不准确的问题，能提高视网膜OCTA图像的分割精度，提高算法的抗干扰性能。能够更有效的获取图像的精细特征，使得网络模型能够获取精细的特征，分割出最佳的结果；在增加网络深度的同时，避免了在网络训练过程使得网络发生梯度消失或梯度爆炸，能够更加有效地进行特征复用，这使得预测的模型更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 视网膜 血流 图像 分割 dr net 网络 方法 装置 | ||
【主权项】：
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