申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117612221A

主分类号：G06V40/14

分类号：G06V40/14;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明涉及计算机视觉与医学图像处理领域，具体涉及一种结合注意力shift的OCTA图像血管提取方法，包括以下步骤：构建数据集；增强数据集并将其划分，对训练集处理得到处理数据集；将处理数据集输入到网络结构结构进行训练得到训练特征图；通过归一化操作、卷积操作和计算得到最终概率图，与设置的阈值比较得到提取结果图；计算损失对网络结构的各个参数的梯度，并进行优化；读取评价指标最优的参数，将其加载到网络结构中对待处理OCTA图像进行血管的提取得到目标血管，保存最终处理结果。本发明通过训练流程以及网络结构的改进，提高了血管提取的准确度，更好地实现了自动化的OCTA图像血管提取的处理任务。

主权项：1.一种结合注意力shift的OCTA图像血管提取方法，其特征是，包括以下步骤：S1.选用公开的数据集中的投影图像作为数据集S；S2.通过算法对数据集进行增强得到增强数据集，将增强数据集按6:2:2的比例划分为训练集、验证集、测试集，将训练集中的数据进行随机裁剪、翻转、旋转操作得到处理数据集，表示处理数据集中第张图像，表示处理数据集中第张图像；S3.将处理数据集输入到网络结构进行训练得到训练特征图，网络结构包括编码器部分、特征增强部分、特征融合与解码器部分；S4.对归一化操作后图像的FAZ标签进行运算得到特征图，将特征图经过卷积操作得到单通道图，再将单通道图通过函数得到最终概率图，然后设定阈值与像素坐标的像素点比较来判断像素点的所属来源，保存判断后的结果图并计算其损失；S5.通过损失函数计算网络结构的各个参数的梯度，使用优化器，以最小化损失和最优化验证集评价指标为目标对各个参数进行优化；S6.从步骤S5中读取保存的评价指标最优的参数，将其加载到网络结构中对待处理OCTA图像进行血管的提取得到目标血管，保存最终处理结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院 结合注意力shift的OCTA图像血管提取方法

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