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申请/专利权人：中国矿业大学;徐州市第一人民医院
摘要：本发明公开了一种基于对抗性域适应的低质量眼底彩照智能分割方法，首先进行数据采集和预处理；然后构建生成对抗网络，包括生成器和判别器，用于样本间的映射和真实性判别，对抗训练包括多种损失函数的优化；然后构造UNet分割模型，并进行预训练和微调，最终实现高精度的眼底图像分割。本基于对抗性域适应的低质量眼底彩照智能分割方法结合对抗性域适应和深度学习分割技术，不仅可提高模型在处理不同质量图像上的适应性和鲁棒性，而且可提升分割的准确性和效率，在实际应用中，即使是来自质量较低的成像设备的图像，也能被准确分割，从而可以为眼科医生提供更可靠的诊断信息。
主权项：1.一种基于对抗性域适应的低质量眼底彩照智能分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1，通过图像预处理模块对输入的眼底图像进行预处理；Step2，将来自于数据源X的数据分布表示为x～pdatax，用表示数据源X的训练样本，将来自于数据源Y的数据分布表示为y～pdatay，用表示数据源Y的训练样本，构建生成对抗网络；Step3，进行对抗训练，获得最终对抗训练的损失函数；Step4，构建UNet分割模型、并进行分割训练；Step5，联合微调，获得最终分割损失函数；Step6，投入使用，医生首先对来自于便携式眼底彩照设备进行整体识别，可以获得整个眼底图像识别的结果，然后医生可以对识别的结果有问题的小区域进行手动标识和重绘，修正后的图片直接送入UNet部分进行重新学习微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 徐州市第一人民医院 一种基于对抗性域适应的低质量眼底彩照智能分割方法
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