申请/专利权人：腾讯医疗健康(深圳)有限公司

申请日：2019-09-04

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN110599491B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.11.02#实质审查的生效;2019.12.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于先验信息的眼部图像分割方法、装置、设备及介质，所述方法包括获取眼底图像数据集，根据所述眼底图像数据集计算先验信息；构建机器学习模型，基于所述先验信息训练所述机器学习模型以得到图像分割模型；获取待分割的目标图像，所述目标图像包括眼部；将所述目标图像输入至所述图像分割模型以得到所述图像分割模型输出的目标图像分割结果。本发明通过引入先验信息训练图像分割模型，使得其对待分割目标图像的分割结果具有较强的解释性和准确性，还能够基于先验信息训练分类模型，并使用所述分类模型对待分割目标图像的分割结果进行分类，以得到可解释性强准确度高的分类结果，从而使本发明方案可以具备更为广阔的应用前景。

主权项：1.一种基于先验信息的眼部图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取眼底图像数据集，根据所述眼底图像数据集计算先验信息；构建机器学习模型，基于所述先验信息训练所述机器学习模型以得到图像分割模型；所述机器学习模型的第一损失函数基于第一特征图集和第二特征图集得到，所述第一特征图集由训练集中的图像在预设的显著性约束条件下进行特征提取得到；所述第二特征图集由所述图像对应的分割图像的掩膜集与适配的语义成分基经由激励函数处理后得到；获取待分割的目标图像，所述目标图像包括眼部；将所述目标图像输入至所述图像分割模型以得到所述图像分割模型输出的目标图像分割结果；其中，所述第一损失函数通过下述方法构建：构建中心损失分量，所述中心损失分量指向第二特征图集中产生的中心损失；构建语义损失分量，所述语义损失分量指向第一特征图集中的特征图像与其对应的第二特征图集中的特征图像的差异所产生的损失；构建先验损失分量，所述先验损失分量指向所述第二特征图集与所述先验信息的背离程度；根据所述中心损失分量、语义损失分量、正交损失分量和先验损失分量构建第一损失函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯医疗健康(深圳)有限公司 基于先验信息的眼部图像分割方法、装置、设备及介质

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