摘要
本发明提出一种基于多尺度特征增强的眼底图像分割方法与系统,该方法包括,获取眼底血管图像数据集,将图像数据集进行预处理生成图像数据;将图像数据输入多尺度特征增强分支得到多尺度特征增强分支的输出特征;将图像数据输入血光细节特征增强分支得到血管细节特征增强分支的输出特征;将多尺度特征增强分支的输出特征与血管细节特征增强分支的输出特征进行融合得到分割特征图;结合分割特征图和损失函数,实现眼底图像的精准分割。本发明能自动准确地实现眼底血管图像的分割,为医生提供清晰、准确的血管结构信息,从而有效辅助医生在临床诊断中做出更为精准的判断。
技术关键词
输出特征
眼底图像分割方法
分支
血管
输入模块
多尺度特征提取
全局平均池化
损失函数优化
转换器模块
输入多尺度
卷积模块
生成图像数据
概率密度函数
索引
系统为您推荐了相关专利信息
Attention机制
识别方法
语义向量
电力
数据
图像分割模型
分支
图像分割方法
标签
存储计算机可执行指令
图像分割方法
信息熵
轮廓系数
矩阵
脉络膜新生血管
构建系统
语义
预训练语言模型
子模块
可视化界面