[发明专利]舌下微循环图像分割方法和装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种舌下微循环图像分割方法，其特征在于，包括：

获取舌下微循环图像的原始图像数据；

对所述原始图像数据进行标注，得到具有图像标签的中间图像集；将所述中间图像集划分为训练集和测试集；

将所述测试集输入到预设的图像分割神经网络中进行测试；所述图像分割神经网络通过所述训练集训练得到；所述图像分割神经网络包括残差模块和注意力机制模块；

根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到所述舌下微循环图像的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取舌下微循环图像的原始图像数据，包括：

通过侧流暗场成像采集所述舌下微循环图像，获得所述原始图像数据；其中，所述原始图像数据为单通道灰度图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像数据包括血管区域，所述对所述原始图像数据进行标注，得到具有图像标签的中间图像集，包括：

对所述血管区域进行标注，得到所述中间图像集。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述图像分割神经网络为U-net网络框架，所述注意力机制模块为塔池化的卷积注意力模块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到舌下微循环血管的目标图像，包括：

在所述图像分割神经网络的编码层和解码层分别加入所述残差模块，得到网络深度增加的图像分割神经网络；

通过所述网络深度增加的图像分割神经网络和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到所述目标图像；

其中，所述残差模块如下公式表示：

为输出函数，F₂和F₁为权重函数，为激活函数，x为输入数据，y为输出。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述注意力机制模块包括通道注意力模块，所述根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到舌下微循环血管的目标图像，还包括：

通过卷积操作得到映射图编码；

通过通道空间金字塔池化得到特征图的局部空间尺度映射F^spp；

最大池化得到特征图的最大通道信息平均池化得到特征图的平均通道信息其中，和为2D映射；

通过全连接层得到基于通道的映射，得到2D通道注意力权值；

其中，2D通道注意力权值如下公式表示：

F^spp＝SPP(F)

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述注意力机制模块还包括空间注意力模块，所述根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到舌下微循环血管的目标图像，还包括：

通过卷积操作得到映射图编码；

通过通道空间金字塔池化得到特征图的局部空间尺度映射F^spp；

最大池化得到特征图的最大空间信息平均池化得到特征图的平均空间信息

通过多层神经网络得到2D映射

通过激活函数，得到2D空间注意力权值；

其中，2D空间注意力权值如下公式表示：

F^spp＝SPP(F)

8.一种舌下微循环图像分割装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取舌下微循环图像的原始图像数据；

区域标注模块，用于对所述原始图像数据进行标注，得到具有图像标签的中间图像集；将所述中间图像集划分为训练集和测试集；

图像测试模块，用于将所述测试集输入到预设的图像分割神经网络中进行测试；所述图像分割神经网络通过所述训练集训练得到；所述图像分割神经网络包括残差模块和注意力机制模块；

图像分割模块，用于根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到所述舌下微循环图像的目标图像。