申请/专利权人：苏州超云生命智能产业研究院有限公司

申请日：2020-12-22

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN112509052B

主分类号：G06F17/16

分类号：G06F17/16;G06T7/73;G06T7/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.04.02#实质审查的生效;2021.03.16#公开

摘要：本申请涉及一种黄斑中心凹的检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将待处理图像输入至分割网络，利用各层次上的各第一卷积模块对待处理图像进行特征提取，得到初始概率图和各层次上的最后一个第一卷积模块输出的中间特征图；并利用多层次特征融合空间编码网络对各层次所输出的中间特征图进行特征融合和空间编码，得到黄斑中心凹的最终位置特征图；从而将黄斑中心凹的最终位置特征图和初始概率图进行逐像素点相乘操作，得到最终预测图；最后，根据最终预测图确定黄斑中心凹的位置。避免黄斑区域边缘不清晰、对比度低等因素会影响目标检测模型检测黄斑区域的准确性的问题，实现对黄斑中心凹的准确检测。

主权项：1.一种黄斑中心凹的检测方法，其特征在于，所述方法包括：将待处理图像输入至检测模型中的分割网络，所述待处理图像包括黄斑中心凹，所述分割网络包括若干个层次，各个所述层次包括若干个第一卷积模块；通过各所述第一卷积模块对所述待处理图像进行特征提取，得到初始概率图和各所述层次上的最后一个第一卷积模块输出的中间特征图；通过所述检测模型中的多层次特征融合空间编码网络对各所述中间特征图进行特征融合和空间编码，得到所述黄斑中心凹的最终位置特征图；将所述最终位置特征图和所述初始概率图进行逐像素点相乘，得到最终预测图；根据所述最终预测图确定所述黄斑中心凹在所述待处理图像中的位置；其中，所述通过各所述第一卷积模块对所述待处理图像进行特征提取，得到初始概率图，包括：通过各所述层次上的最后一个第一卷积模块输出对应的中间特征图；通过各所述层次所输出的中间特征图进行像素点相加，得到相加后的特征图；对所述相加后的特征图进行卷积操作，得到所述初始概率图；所述多层次特征融合空间编码网络包括若干个池化层和若干个第二卷积模块；所述通过所述检测模型中的多层次特征融合空间编码网络对各所述中间特征图进行特征融合和空间编码，得到所述黄斑中心凹的最终位置特征图，包括：通过各所述池化层对对应的中间特征图进行下采样操作，得到若干个分辨率相同的特征图；将若干个分辨率相同的特征图进行像素点相加，得到初始位置特征图；通过各所述第二卷积模块对所述初始位置特征图进行卷积操作，得到中间位置特征图；对所述中间位置特征图进行上采样操作，得到所述黄斑中心凹的最终位置特征图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州超云生命智能产业研究院有限公司 黄斑中心凹的检测方法、装置、计算机设备和存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD