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公开(公告)号：CN114066884B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210023966.1
申请日：2022-01-11
Applicant: 南京医科大学眼科医院
Abstract: 本公开提供一种视网膜血管分割方法及装置、电子设备和存储介质。方法包括：获取眼底图像，将眼底图像划分为训练集和测试集，对训练集和测试集中的眼底图像进行对应的预处理操作；分别构建分割网络和判别网络；将训练集中的标记眼底图像输入分割网络进行训练，训练预设轮次后，将训练集中的无标记眼底图像输入分割网络，交替训练分割网络和判别网络，得到训练好的视网膜血管分割模型；将待分割的眼底图像输入视网膜血管分割模型，得到分割后的输出图像；将所有的输出图像进行拼接，得到视网膜血管分割结果图。可以自动、准确地提取出眼底图像中的视网膜血管，分割结果包含血管的微小细节，图像的细节信息更丰富，可供临床辅助诊断。
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公开(公告)号：CN112545452B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011429632.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 南京医科大学眼科医院
IPC: A61B3/12
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络及知识蒸馏的高度近视眼底病变风险预测方法，包括：获取眼底图像，随机划分训练集和测试集数据；对训练集采取随机翻转、裁剪、色彩抖动、归一化等预处理，对测试集仅进行归一化预处理；利用知识蒸馏方法进行分类网络模型的训练，将训练数据分别送入预训练好的教师网络和待训练的学生网络；将教师网络输出的软标签值与真实标签值作为监督信息，分别与学生网络输出的预测值计算KL Loss和Focal Loss；将两种不同的Loss值加权求和，作为最终的损失函数，用于学生网络的参数更新；训练好的学生网络可以对眼底图像测试集进行正常‑低风险高度近视眼底病变‑高风险高度近视眼底病变的三分类预测。
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公开(公告)号：CN114066884A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202210023966.1
申请日：2022-01-11
Applicant: 南京医科大学眼科医院
Abstract: 本公开提供一种视网膜血管分割方法及装置、电子设备和存储介质。方法包括：获取眼底图像，将眼底图像划分为训练集和测试集，对训练集和测试集中的眼底图像进行对应的预处理操作；分别构建分割网络和判别网络；将训练集中的标记眼底图像输入分割网络进行训练，训练预设轮次后，将训练集中的无标记眼底图像输入分割网络，交替训练分割网络和判别网络，得到训练好的视网膜血管分割模型；将待分割的眼底图像输入视网膜血管分割模型，得到分割后的输出图像；将所有的输出图像进行拼接，得到视网膜血管分割结果图。可以自动、准确地提取出眼底图像中的视网膜血管，分割结果包含血管的微小细节，图像的细节信息更丰富，可供临床辅助诊断。
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公开(公告)号：CN112545452A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011429632.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 南京医科大学眼科医院
IPC: A61B3/12
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络及知识蒸馏的高度近视眼底病变风险预测方法，包括：获取眼底图像，随机划分训练集和测试集数据；对训练集采取随机翻转、裁剪、色彩抖动、归一化等预处理，对测试集仅进行归一化预处理；利用知识蒸馏方法进行分类网络模型的训练，将训练数据分别送入预训练好的教师网络和待训练的学生网络；将教师网络输出的软标签值与真实标签值作为监督信息，分别与学生网络输出的预测值计算KL Loss和Focal Loss；将两种不同的Loss值加权求和，作为最终的损失函数，用于学生网络的参数更新；训练好的学生网络可以对眼底图像测试集进行正常‑低风险高度近视眼底病变‑高风险高度近视眼底病变的三分类预测。
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