[发明专利]一种空间敏感的视盘视杯联合分割方法、系统和可读存储介质

权利要求书

1.一种空间敏感的视盘视杯联合分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)：获取待分割的彩色眼底图像；

步骤2)：对彩色眼底图像进行极坐标转换，获得极坐标系彩色眼底图像；

步骤3)：采用空洞卷积网络对极坐标系彩色眼底图像进行特征抽取，得到特征图；

步骤4)：对得到的特征图从左到右进行均匀划分，得到M个子特征图；

步骤5)：将M个子特征图分别输入金字塔滤波器模块的M个金字塔滤波器单元，获得多尺度特征图块；

其中，金字塔滤波器模块由M个金字塔滤波器单元组成，每个金字塔滤波器单元由R个不同尺度的滤波器组成；

步骤6)：利用像素标签预测模块对M个子特征图每个像素点进行标签预测；

所述像素标签预测模块包括M个像素标签预测分类单元，每个像素标签预测分类单元通过两个线性变换单元将每个子特征图对应的多尺度特征图块中的每个像素点映射到分割标签空间中，再利用softmax函数进行统计，选取最大概率标签，得到各子特征图中每个像素点的标签预测结果；

步骤7)：将像素标签预测模块得到M组预测结果串联，并进行8倍上采样，得到极坐标系的分割图像；

步骤8)：对极坐标系的分割结果进行逆极坐标变换，得到笛卡尔坐标系的视盘视杯分割结果；并对所得到的分割结果做椭圆拟合，得到最终的分割结果；

其中所述空洞卷积网络、金字塔滤波器模块以及像素标签预测模块中的参数采用训练图像集合中的图像按照步骤2)—步骤7)进行处理，预测得到训练图像集合中各彩色眼底图像对应的极坐标系分割标签图像，以最小化预测得到的所述极坐标系分割图像和极坐标标签图像之间的误差时求得；

所述训练图像集合包括已进行视盘视杯分割标注的彩色眼底图像和对应的分割标签图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将每个子特征图对应的多尺度特征图块输入到对应的像素标签预测分类单元中，得到每个子特征图中各像素点的预测结果

第m个像素标签预测分类单元通过以下方式获得第m个子特征图中每个像素点的标签概率，并以最大概率对应的标签作为预测结果：

其中，g₁和g₂是线性函数，对应的参数分别为和g是Softmax函数；表示第m个子特征图中每个像素点的标签预测结果；表示第m个子特征图对应的第r个尺度的特征图块；ReLU表示非线性激活函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空洞卷积网络、金字塔滤波器模块以及像素标签预测模块中的参数通过梯度下降法来最小化损失函数获得，所述损失函数如下：

其中，是眼底图像中第m个部分的损失函数：

其中，θ_fea表示空洞卷积网络的卷积核参数，分别表示第m个金字塔滤波器单元和第m个像素标签预测分类单元的参数；N表示训练图像集合中彩色眼底图像的数量，表示训练图像集合中第i幅彩色眼底图像的第m个区域，x_i,j和y_i,j分别表示第i幅彩色眼底图像X_i中的第j个像素点的像素值和标签。