一种多层级全分辨率特征选择网络的视网膜血管分割方法

    公开(公告)号:CN118470031A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410238638.2

    申请日:2024-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种多层级全分辨率特征选择网络的视网膜血管分割方法,该方法首先获取视网膜数据集,并划分为训练集与测试集。其次对视网膜数据集中的视网膜图像数据进行预处理,并将预处理后的训练集做数据扩充和数据增强。然后在编码器解码器网络基础上添加多尺度上下文交互机制,并以此基础构建多层级全分辨率特征选择网络,输出视网膜血管分割结果。最后构建带logistics函数的二元交叉熵损失函数,通过训练集进行训练,将训练得到的网络权重应用在测试集,构建评价指标观察分割结果。本发明使分割结果的鲁棒性更强,提高了对细微血管和低对比度血管的分割能力,使分割结果更加完整和精确。

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