公开(公告)号：CN119313690A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411435859.5

申请日：2024-10-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 黄琳 ,  苏宪樟 ,  梁量

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T5/94 ,  G06T5/60 ,  G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及基于父代损失集成的视网膜血管图像分割方法，包括：将待分割视网膜血管图像输入PL‑TransUNet模型，获取图像分割可视化结果，其中，PL‑TransUNet模型基于训练集训练获得，训练集包括视网膜血管图像及相应的真值；基于训练集训练PL‑TransUNet模型过程中包括：通过初始PL‑TransUNet模型对视网膜血管图像进行预测，根据视网膜血管图像的预测结果和真值计算损失通道，根据损失通道进行反向填充和特征增强，获取最终增强特征图，利用最终增强特征图获取新的预测结果进行迭代，直至收敛，获取PL‑TransUNet模型。本发明能够提高视网膜血管图像分割的准确性。