[发明专利]一种基于自监督学习的眼底图像血管分割方法及系统有效
| 申请号： | 202110922111.8 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113724206B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 邹华;涂中豪;肖璇 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自监督学习的眼底图像血管分割方法及系统，使用的网络模型将U‑net结构进行改进，将不同层特征图相互传递以满足眼底图像细节特征提取的要求，还可通过网络剪枝来提升在分割过程中眼底图像血管分割的速度。然后设计并采用聚合任务策略，将强度变换，随机像素填充，向内填充和向外填充等四种方法相结合，以便在预训练学习过程来获取更多眼底图像的全局特征和细节特征。最后，设计矢量分类任务模块来生成不同的矢量路线，通过网络预测矢量路线训练编码器以获得眼底图像的空间关联特征。本发明可以从无标注数据中学习有效眼底图像特征，需要更少的训练迭代次数和人工标注数据，就能达到与有监督深度学习方法相当的血管分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 眼底 图像 血管 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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