基于潜在噪点聚类和近似精度损失函数的视网膜图像分割方法

本发明提供一种基于潜在噪点聚类和近似精度损失函数的视网膜图像分割方法，涉及视网膜图像分割技术领域，包括步骤：S101、获取SD‑OCT(Spectral‑Domain Optical Coherence Tomography，频域光学相干断层扫描)眼底图像，对其进行模糊聚类后输出不同分割区域的隶属度函数；S102、确定像元之间的模糊关系，以及隶属度函数与像元之间的模糊关系；S103、根据隶属度函数与像元之间的模糊关系构建模糊粗糙模型，根据模糊粗糙模型得到遗传算法(GA)的适应度函数，通过GA找到最佳的断点集合；S104、将断点集合用于SD‑OCT眼底图像的特征离散化处理；S105、将特征离散化后的SD‑OCT眼底图像输入到FRCNN网络中进行处理，输出对视网膜下积液(SRF)的分割结果，本发明能够在兼顾可解释性的同时准确地分割出SRF病变区域。