公开(公告)号：CN110276356A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910524945.6

申请日：2019-06-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王子豪 ,  陈可佳 ,  张伶俐 ,  李孝展

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/54 ,  G06K9/62 ,  G06T7/00 ,  G06T7/136

Abstract: 一种基于R-CNN架构的眼底微动脉瘤目标检测模型，实现对眼底微动脉瘤病灶的检测与识别，所述方法包括：对眼底图像进行预处理；对预处理图像进行血管分割；对预处理图像经局部自适应阈值分割、去除血管以及面积筛选三个步骤得到真正的微动脉瘤候选区域；采用数据增强扩充训练样本数量；采用迁移学习的方法，使用预训练的VGG16网络对样本进行特征提取，并在特征提取网络之后添加微动脉瘤分类器进行联合训练；上述的方案，为糖尿病视网膜图像眼底微动脉瘤目标检测提供了一种新的方法。

公开(公告)号：CN110276356B

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN201910524945.6

申请日：2019-06-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王子豪 ,  陈可佳 ,  张伶俐 ,  李孝展

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06T7/90 ,  G06V20/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于R‑CNN架构的眼底微动脉瘤目标检测模型，实现对眼底微动脉瘤病灶的检测与识别，所述方法包括：对眼底图像进行预处理；对预处理图像进行血管分割；对预处理图像经局部自适应阈值分割、去除血管以及面积筛选三个步骤得到真正的微动脉瘤候选区域；采用数据增强扩充训练样本数量；采用迁移学习的方法，使用预训练的VGG16网络对样本进行特征提取，并在特征提取网络之后添加微动脉瘤分类器进行联合训练；上述的方案，为糖尿病视网膜图像眼底微动脉瘤目标检测提供了一种新的方法。