申请/专利权人：苏州大学

申请日：2023-10-20

公开（公告）日：2024-01-02

公开（公告）号：CN117333470A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/26;G06V10/86;G06V10/44;G06N3/048;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明涉及一种糖尿病技术领域，尤其是指一种糖尿病视网膜病变硬渗出物分割方法及装置，所述糖尿病视网膜病变硬渗出物分割方法在编码路径运用了三个自底向上的相邻互补校正模块，在解码路径运用了一个自底向上的渐进迭代融合模块，并将解码路径的两个输出特征使用空间感知模块进行自适应融合，输出糖尿病视网膜病变的硬渗出物预测概率图。本发明提高了分割精度，有效解决了硬渗出物分割时小病变以及模糊边界定位不精准的问题。

主权项：1.一种糖尿病视网膜病变硬渗出物分割方法，其特征在于，使用糖尿病视网膜病变硬渗出物分割模型提取眼底图像中的硬渗出物进行识别，步骤包括：S1、将眼底图像输入糖尿病视网膜病变硬渗出物分割模型进行编码，依次得到不同尺寸的编码特征F1,F2,…,Fn，其中n为编码特征的个数；S2、将最底层的三个编码特征Fn、Fn-1、Fn-2输入第一相邻互补校正模块，得到校正后的中间特征F'n-1；再将中间特征F'n-1与编码特征Fn-2、Fn-3输入第二相邻互补校正模块，得到校正后的中间特征F'n-2；通过相邻互补校正模块依次向上将编码特征渐进融合，直到将中间特征F'3与编码特征F2、F1输入第n-2相邻互补校正模块，得到校正后的中间特征F'2；S3、在解码路径上，自底向上将编码特征Fn、中间特征F'n-1,F'n-2,…,F'2和编码特征F1解码，得到解码特征d1,d2,…,dn-1；S4、将解码特征d1,d2,…,dn-1输入渐进迭代融合模块，所述渐进迭代融合模块自底向上以逐层迭代的方式渐进融合相邻的三个解码特征，得到输出融合特征d”；S5、将解码特征dn-1与所述输出融合特征d”一并输入空间感知模块，输出糖尿病视网膜病变的硬渗出物预测概率图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州大学 一种糖尿病视网膜病变硬渗出物分割方法及装置

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