公开(公告)号：CN114418987B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202210050896.9

申请日：2022-01-17

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王素玉 ,  段堃仪

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种多阶段特征融合的视网膜血管分割方法及系统，涉及计算机视觉中的医学图像分割技术领域，包括：将预处理的视网膜血管图像输入卷积神经网络获取初始特征图；根据初始特征图进行多次下采样，获得多张下采样特征图并进行多阶段特征融合，获得多张融合特征图；对最后一次下采样得到的下采样特征图进行多尺度池化，包括条形池化，获得图像池化后特征图；对池化后特征图持续进行多次上采样、均与尺寸相同的融合特征图进行对应像素相加操作，直至恢复初始特征图尺寸大小，获得完整特征图；根据完整特征图反卷积获得视网膜血管图像的分割图。本发明能够更大程度保留视网膜血管中的细小血管，血管边缘结构也明显更清晰，分割结果更准确。

公开(公告)号：CN114418987A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210050896.9

申请日：2022-01-17

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王素玉 ,  段堃仪

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种多阶段特征融合的视网膜血管分割方法及系统，涉及计算机视觉中的医学图像分割技术领域，包括：将预处理的视网膜血管图像输入卷积神经网络获取初始特征图；根据初始特征图进行多次下采样，获得多张下采样特征图并进行多阶段特征融合，获得多张融合特征图；对最后一次下采样得到的下采样特征图进行多尺度池化，包括条形池化，获得图像池化后特征图；对池化后特征图持续进行多次上采样、均与尺寸相同的融合特征图进行对应像素相加操作，直至恢复初始特征图尺寸大小，获得完整特征图；根据完整特征图反卷积获得视网膜血管图像的分割图。本发明能够更大程度保留视网膜血管中的细小血管，血管边缘结构也明显更清晰，分割结果更准确。