摘要
本发明涉及眼科图像处理技术领域,公开了一种基于多模态数据的眼底血管分割方法。该方法先同步采集光学相干断层扫描影像、彩色眼底摄影图像和荧光血管造影图像,组成多模态眼底数据;对其预处理,生成标准化多模态眼底图像数据集;基于该数据集融合异构特征,构建多维度眼底特征空间;利用此空间训练深度学习分割网络模型,生成初始眼底血管分割掩膜;对初始掩膜做置信度评估分析,得血管分割结果置信度分布图;依据分布图划分血管分割质量等级,定义判定规则;基于规则对低置信度区域执行交互式校正,生成最终优化的眼底血管分割结果;将最终结果传输至可视化终端进行三维拓扑重构。该方法整合多模态数据优势,形成更全面的眼底血管分割结果。
技术关键词
眼底血管分割方法
多模态
眼底特征
光学相干断层扫描
血管造影图像
置信度阈值
异构特征
眼科图像处理技术
掩膜
传感器阵列
三维拓扑结构
多尺度特征提取
网络
三维网格模型
影像
跨模态数据
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习预测
手术室环境
数据采集模块
温控模块
多任务学习方法
对话交互系统
交互主题
风险
指数
执行光学字符识别
大语言模型
培训系统
实体关系提取
多智能体协同
沉浸式交互
自动化生成方法
批量数据处理
支持断点续传
知识图谱补全
知识图谱推理
样本
随机噪声
数据集扩增方法
多模态特征
预训练模型