[发明专利]一种多低级特征融合的视网膜血管分割方法在审
| 申请号： | 202111075434.4 | 申请日： | 2021-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN113781514A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 邓涛;黄怡;张俊丰 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06T7/187;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 610000*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种多低级特征融合的视网膜血管分割方法，包括：S1.获取原始眼底图像集，分别提取若干低级特征图像；S2.将若干低级特征图像堆栈在一起，形成包含背景和血管特征的特征向量；S3.获取人工标注好的眼底图像集，与特征向量一起作为训练视网膜血管分割模型的输入，完成模型的训练；S4.将待分割的眼底图像经过上述S1、S2的处理后，输入训练好的视网膜血管分割模型，得到仅包含血管和背景的分割图像。本发明充分考虑了视网膜血管图像特性的多个低级特征，可以有效地保留丰富的视网膜血管特征，分类准确度高。不依赖大量的样本数据训练，解决了眼底图像中小样本实际情况对基于深度学习方法造成的学习样本较少、效果较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 低级 特征 融合 视网膜 血管 分割 方法 | ||
【主权项】：
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