公开(公告)号：CN113554660B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202011365358.6

申请日：2020-11-28

Applicant: 上海海事大学

Inventor： 白春光 ,  宋淼 ,  柯天成

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种用于检测眼底微动脉瘤的检测方法，包括：获取眼底图像数据，进行灰度处理后并提取所述眼底图像数据的灰度图值；对提取后的图像进行U‑NET分割，以提取血管图像；根据灰度图值，对灰度处理后的图像进行阈值提取，以获取候选点；剔除候选点中与血管图像重合的点；通过高斯核函数进行拟合，以去除相关性小于第一预设阈值的候选点；对动脉瘤图像进行区域增长，并剔除增长后像素点大于第二预设阈值的候选点，以获得增长后图像；基于增长后图像对数据集进行扩充，并将扩充后的数据输入Faster‑RCNN的调整模型进行训练。应用本发明实施例，减少了计算量，提高了计算效率，避免大卷积核造成的参数冗余问题，可进行多尺度相融合，提高数据检测的准确性。

公开(公告)号：CN113554660A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202011365358.6

申请日：2020-11-28

Applicant: 上海海事大学

Inventor： 白春光 ,  宋淼 ,  柯天成

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于检测眼底微动脉瘤的检测方法，包括：获取眼底图像数据，进行灰度处理后并提取所述眼底图像数据的灰度图值；对提取后的图像进行U‑NET分割，以提取血管图像；根据灰度图值，对灰度处理后的图像进行阈值提取，以获取候选点；剔除候选点中与血管图像重合的点；通过高斯核函数进行拟合，以去除相关性小于第一预设阈值的候选点；对动脉瘤图像进行区域增长，并剔除增长后像素点大于第二预设阈值的候选点，以获得增长后图像；基于增长后图像对数据集进行扩充，并将扩充后的数据输入Faster‑RCNN的调整模型进行训练。应用本发明实施例，减少了计算量，提高了计算效率，避免大卷积核造成的参数冗余问题，可进行多尺度相融合，提高数据检测的准确性。