[发明专利]基于双路径多尺度密集聚合网络的视网膜血管分割方法在审
| 申请号： | 202310557837.5 | 申请日： | 2023-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN116433694A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 易玉根;黄龙军;黄欣;曹远龙;王文乐;周唯 | 申请（专利权）人： | 江西师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 杨文渊 |
| 地址： | 330022 *** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于双路径多尺度密集聚合网络的视网膜血管分割方法，使用MCDAU‑Net与双路径融合策略相结合的方式，提出了双路径多尺度上下文密集聚合网络，在MCDAU‑Net中，首先在模型的中间层提出了一个级联的扩张空间金字塔池化模块，以获得更大的感受视野，并产生包含更多上下文信息的特征图，随后设计InceptionConv模块，通过级联多个具有不同感受野的网络分支来探索更深层次的语义特征，从而抑制不相关信息的传播，并通过这种方式强化对多尺度特征的学习，使得模型能够学习更多的鉴别性特征，最后我们利用这些特征图开发了一个双路径的融合策略，以提供更多的背景信息来加强对微血管分割的连续性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 路径 尺度 密集 聚合 网络 视网膜 血管 分割 方法 | ||
【主权项】：
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