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申请/专利权人：天津理工大学
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298050A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06T7/00;G06T7/10;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于对偶生成对抗网络的糖网图像生成方法及系统。具体步骤为：获取彩色眼底数据集，对数据集中的眼底图像进行裁剪、缩放和归一化处理等数据预处理操作；利用分割网络从真实的眼底图像中分割出血管结构，利用灰度值处理的方法提取眼底图像的结构掩膜，将血管结构和掩膜按照像素值合并的方法合并为血管‑掩膜图像；通过改进的病理检测网络提取眼底图像中的病理结构；再把生成的眼底血管‑掩膜图像和提取的病理结构输入到对偶生成对抗网络DualGAN中，在生成糖尿病视网膜病变糖网图像的同时，提高生成图像的多样性和质量，辅助眼科疾病的诊断和治疗。
主权项：1.基于对偶生成对抗网络的糖网图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取公开眼底数据集，对数据集中的图像进行图像预处理，其中图像预处理包括图像大小归一化及高斯模糊，提高后续图像处理和分析的准确性和效率；步骤2：对眼底图像进行血管分割和掩膜分割，获得眼底图像的生理结构；步骤3：构建病理结构提取模块，通过带有像素级标注的数据集去训练病理检测网络，可以得到眼底病变的空间和外观信息，通过该网络识别的病变症状作为下一步生成网络的辅助输入模块；步骤4：把分割好的眼底血管图像和提取的病理结构信息输入到改进的DualGAN网络中，生成不同级别的糖网图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 基于对偶生成对抗网络的糖网图像生成方法及系统
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