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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-01-04
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052830A
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06T7/00;G06T7/90;G06T5/70;G06T7/13;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明请求保护一种基于隐式提示的多病变视网膜分割方法，主要包含三色域特征增强、调制模块、隐式提示模块和提示结合模块。该方法通过转换色彩空间并选取其中分量进行组合并结合高斯模糊，实现数据增强。为减少病变对细小血管的影响，调制模块采用上下文语义差异较小的临近跳跃连接实现自底向上的调制，实现由粗到细的特征融合。为针对病变进行有效分割，隐式提示模块利用提示信息结合编码的中层特征进行自适应学习病变类型，提示结合模块在解码阶段结合提示信息与跳跃连接实现对各种病变的可靠分割。以上措施的实施显著提升了视网膜血管的分割精度，强化了网络在处理病变背景下形态差异较大的血管的能力，提高了末端毛细血管分割的准确性。
主权项：1.一种基于隐式提示的多病变视网膜分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对数据集进行三色彩空间融合后，进行模拟病变、数据增强和数据集划分操作；步骤2：构建编码-解码架构的分割网络，其中编码阶段使用残差结构取提取特征并改变特征的通道和尺寸，并通过隐式提示模块完成对输入病变图像提取特征并作用于解码阶段，同时对不同尺度的跳跃连接进行特征调制以实现由粗到细的特征融合；在解码阶段结合提示信息与跳跃连接实现对各种病变的可靠分割；步骤3：针对步骤2中编码-解码架构，使用dice_loss计算网络预测值y和标签y'的相似度，以评估网络的在验证集上分割效果；步骤4：加载步骤1中的测试图像数据到网络中，快速测试完成图像分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于隐式提示的多病变视网膜分割方法
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