一種基于Attention機(jī)制的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像分割方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911198519.4 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110969117A 公開（公告）日 2020-04-07
申請(qǐng)公布號(hào) CN110969117A 申請(qǐng)公布日 2020-04-07
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 季鑫;康宏 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京上工醫(yī)信科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京華識(shí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 北京市眼科研究所;北京上工醫(yī)信科技有限公司
地址 100010 北京市東城區(qū)后溝胡同17號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，提供了一種基于Attention機(jī)制的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像分割方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：選取眼底視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和測(cè)試集；對(duì)所述訓(xùn)練集中的眼底視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行預(yù)處理；在TensorFlow上構(gòu)建全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用訓(xùn)練好的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行分割，得到最終分割結(jié)果。所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、預(yù)處理模塊、全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊和圖像分割模塊。本發(fā)明提供了從眼底圖像中自動(dòng)分割視杯視盤的基于Attention機(jī)制的多連接完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，克服了傳統(tǒng)方法的各種限制，并通過融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多級(jí)特征提高了模型的學(xué)習(xí)能力，提高了杯盤分割的精確度。