一种用于检测眼底微动脉瘤的检测方法

    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

    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。

    一种用于检测眼底微动脉瘤的检测方法

    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

    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。

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