公开(公告)号：CN114298206B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202111600197.9

申请日：2021-12-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李慧琦 ,  杨晟铸 ,  曹绿晨

IPC: G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种眼底图像域转换方法及系统，属于医学图像处理技术领域。所述方法提取多光谱眼底图像并根据不同波段眼底图像的细节信息特性，生成三通道伪彩色眼底图像；提取视网膜区域的ROI掩模；将三波段单通道眼底图像增强后合成为三通道伪彩色图像；依托真彩色和伪彩色眼底图像构成训练集；使用伪彩色眼底图像构成测试集；将训练集输入生成对抗网络并输出判别结果，基于损失函数计算损失并不断优化生成器和判别器的参数，获得训练好的生成对抗网络；基于训练好的生成对抗网络输出经过风格转换的眼底图像；所述系统完成所述方法的实施，保留眼底图像的线条和轮廓，解决了眼底图像稀缺的问题，便于临床诊断且消耗计算资源更少、训练速度更快。

公开(公告)号：CN114359104B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202210019469.4

申请日：2022-01-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李慧琦 ,  杨邴予 ,  曹绿晨

IPC: G06T5/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于分级生成的白内障眼底图像增强方法，属于图像增强技术领域。针对现有的眼底图像增强方法存在的不足和缺陷，对于深度学习中配对数据的制约，本方法利用图像成像模型退化高质量图像生成相应的多模糊度数据集。对于过增强以及欠增强的问题，本方法根据生成的多模糊度数据集训练模糊度分类器以及多个模糊眼底增强器来增强不同模糊度的白内障图像。与现有技术相比，本方法有效解决了深度学习中配对数据数据获取困难的问题，并且有助于全参考质量评估的应用，可以有效增强不同模糊度的白内障图像，增强的结果对比度好，解决了过增强、欠增强的问题。同时本方法有效提升了增强图像的准确性，增强后细小血管的保真度更好。

公开(公告)号：CN114298206A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111600197.9

申请日：2021-12-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李慧琦 ,  杨晟铸 ,  曹绿晨

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种眼底图像域转换方法及系统，属于医学图像处理技术领域。所述方法提取多光谱眼底图像并根据不同波段眼底图像的细节信息特性，生成三通道伪彩色眼底图像；提取视网膜区域的ROI掩模；将三波段单通道眼底图像增强后合成为三通道伪彩色图像；依托真彩色和伪彩色眼底图像构成训练集；使用伪彩色眼底图像构成测试集；将训练集输入生成对抗网络并输出判别结果，基于损失函数计算损失并不断优化生成器和判别器的参数，获得训练好的生成对抗网络；基于训练好的生成对抗网络输出经过风格转换的眼底图像；所述系统完成所述方法的实施，保留眼底图像的线条和轮廓，解决了眼底图像稀缺的问题，便于临床诊断且消耗计算资源更少、训练速度更快。

公开(公告)号：CN114359104A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210019469.4

申请日：2022-01-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李慧琦 ,  杨邴予 ,  曹绿晨

IPC: G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于分级生成的白内障眼底图像增强方法，属于图像增强技术领域。针对现有的眼底图像增强方法存在的不足和缺陷，对于深度学习中配对数据的制约，本方法利用图像成像模型退化高质量图像生成相应的多模糊度数据集。对于过增强以及欠增强的问题，本方法根据生成的多模糊度数据集训练模糊度分类器以及多个模糊眼底增强器来增强不同模糊度的白内障图像。与现有技术相比，本方法有效解决了深度学习中配对数据数据获取困难的问题，并且有助于全参考质量评估的应用，可以有效增强不同模糊度的白内障图像，增强的结果对比度好，解决了过增强、欠增强的问题。同时本方法有效提升了增强图像的准确性，增强后细小血管的保真度更好。