[發(fā)明專(zhuān)利]一種語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像血管分割方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010541936.0 | 申請(qǐng)日: | 2020-06-15 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111739030A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-10-02 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 徐睿;葉昕辰;姜桂良;劉恬恬 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 大連理工大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06T7/11 | 分類(lèi)號(hào): | G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司: | 大連理工大學(xué)專(zhuān)利中心 21200 | 代理人: | 陳玲玉 |
| 地址: | 116024 遼*** | 國(guó)省代碼: | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 語(yǔ)義 尺度 融合 網(wǎng)絡(luò) 眼底 圖像 血管 分割 方法 | ||
1.一種語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像血管的分割方法,其特征在于,包括下列步驟:
1)準(zhǔn)備初始數(shù)據(jù):對(duì)視網(wǎng)膜眼底數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,生成用來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試的眼底圖像小塊和對(duì)應(yīng)眼底圖像血管分割標(biāo)簽的圖像小塊;
2)構(gòu)建語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò):構(gòu)建語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò),首先構(gòu)建融合語(yǔ)義信息的基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的子網(wǎng)絡(luò),然后連接一個(gè)多尺度融合模塊;
3)訓(xùn)練語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò):基于步驟(2)得到的語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像血管的分割方法,其特征在于,步驟(2)中構(gòu)建語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò),具體包括以下步驟:
2-1)構(gòu)建的語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像為圖像小塊,網(wǎng)絡(luò)中的編碼器部分由五個(gè)子編碼器組成,每個(gè)子編碼器包含兩個(gè)堆疊的卷積塊;每個(gè)卷積塊由卷積層、批量歸一化層和整流線性單元層組成;子編碼器通過(guò)最大池化層串聯(lián),最大池化層將特征映射大小減半,以產(chǎn)生不同級(jí)別的層次特征;
2-2)構(gòu)建的語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)中的解碼器部分由四個(gè)子解碼器,即四個(gè)語(yǔ)義融合模塊組成;每個(gè)語(yǔ)義融合模塊包含一個(gè)橫向連接,用于利用空間信息,以及多個(gè)跳躍連接,用于融合所有的高維語(yǔ)義信息;連接節(jié)點(diǎn)橫向連接到同一層的子編碼器,同時(shí)通過(guò)跳躍連接方式連接到下一級(jí)的子解碼器和更高級(jí)的其余子編碼器;
2-3)連接在基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的子網(wǎng)絡(luò)后的多尺度融合模塊包含多個(gè)并行分支,以學(xué)習(xí)不同尺度的信息,將多尺度的信息進(jìn)行融合生成更強(qiáng)大的血管特征;頂部的分支只通過(guò)一個(gè)卷積核大小為1×1的卷積層將通道數(shù)壓縮到10;其他分支先通過(guò)一個(gè)卷積核大小為1×1的卷積層,再通過(guò)一個(gè)膨脹卷積層將通道數(shù)壓縮到10,不同分支具有不同的膨脹率;最后將這些分支的輸出與并行分支的輸入相加。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種語(yǔ)義和多尺度融合網(wǎng)絡(luò)的眼底圖像血管的分割方法,其特征在于,步驟2-2),為了匹配特征圖尺寸和通道數(shù),跳躍連接采用線性插值方式調(diào)節(jié)尺寸,通過(guò)卷積核大小為1×1的卷積層調(diào)節(jié)通道數(shù);然后將級(jí)聯(lián)后的特征圖通過(guò)卷積核大小為1×1卷積層進(jìn)行通道壓縮,再通過(guò)兩個(gè)堆疊的卷積核大小為3×3的卷積層學(xué)習(xí)更有代表性的特征。
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