[發(fā)明專利]糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照相標(biāo)準(zhǔn)圖像生成方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710706334.4
• 申請(qǐng)日: 2017-08-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107506770A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳茂念;楊衛(wèi)華;鄭博;朱紹軍;劉云芳;孫元強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖州師范學(xué)院
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司32200
• 代理人: 李明

1.一種糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照相標(biāo)準(zhǔn)圖像生成方法，其特征為：包括如下步驟：

步驟(1)、將采集的不標(biāo)準(zhǔn)眼底圖像通過(guò)生成模型生成新樣本圖像；

步驟(2)、新樣本圖像局部特征提取；

步驟(3)、將不標(biāo)準(zhǔn)圖像局部特征與標(biāo)準(zhǔn)圖像局部特征在判別模型中對(duì)比，一致則輸出新樣本圖像，即生成的標(biāo)準(zhǔn)圖像，不一致則調(diào)整新樣本圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照相標(biāo)準(zhǔn)圖像生成方法，其特征為：所述步驟(1)進(jìn)一步包括：采用的生成模型為深度學(xué)習(xí)中生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN模型，該對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN模型由不標(biāo)準(zhǔn)的糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像生成標(biāo)準(zhǔn)圖像；對(duì)于GAN模型，其目標(biāo)函數(shù)如公式(1)所示：

minGmaxDV(D,G)=Ex~pdata(x)[log D(x)]+Ez~pz(z)[log(1-D(G(z)))]---(1)]]>

其中x采樣于真實(shí)數(shù)據(jù)分布pdata(x)，z采樣于先驗(yàn)分布pz(z)(例如高斯噪聲分布)，E(·)表示計(jì)算期望值；當(dāng)固定生成網(wǎng)絡(luò)G的時(shí)候，對(duì)于判別網(wǎng)絡(luò)D的優(yōu)化，可以這樣理解：輸入來(lái)自于真實(shí)數(shù)據(jù)，D優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使自己輸出“1”，輸入來(lái)自于生成數(shù)據(jù)，D優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使自己輸出“0”；當(dāng)固定判別網(wǎng)絡(luò)D的時(shí)候，G優(yōu)化自己的網(wǎng)絡(luò)使自己輸出盡可能和真實(shí)數(shù)據(jù)一樣的樣本，并且使得生成的樣本經(jīng)過(guò)D的判別之后，D輸出高概率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照相標(biāo)準(zhǔn)圖像生成方法，其特征為：所述局部特征包括局部方向梯度直方圖HOG特征，尺度不變特征變換SIFT特征，局部顏色特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底照相標(biāo)準(zhǔn)圖像生成方法，其特征為：所述局部方向梯度直方圖HOG特征的提取方法如下：首先將圖像分成小的連通區(qū)域，即：細(xì)胞單元，然后采集細(xì)胞單元中各像素點(diǎn)的梯度的或邊緣的方向直方圖，最后把這些直方圖組合起來(lái)構(gòu)成特征描述器。