摘要
本发明公开一种眼底组织三维分割方法,步骤包括获取三维医学眼底图像数据集、对图像划分训练集和验证集,并将数据集输入到所提出的深度神经网络中进行训练与分割,最后对分割结果进行分析。本发明引入了挤压卷积块(SConv)用更少的参数量和计算量替代传统的三维卷积操作,并结合全局注意力机制模块对已融合的同一层编码器和解码器块的特征图进行处理。优化后的模型可以精确分割三维眼底组织,辅助医生临床诊断,具有重要的临床意义。
技术关键词
三维分割方法
深度神经网络模型
深度神经网络训练
注意力机制
参数优化算法
数据
卷积模块
视网膜组织
解码器
训练集
图像
指标
代表
上采样
样本
编码器
定义
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智能管理系统
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医学图像分割系统
解码器
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中心定位方法
多波段
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编码器模块
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