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申请/专利权人：北京至真明达医疗科技有限公司
摘要：本发明公开一种视网膜眼底图像动静脉分类方法、系统及电子设备，涉及图像处理领域，该方法包括在动静脉血管分类网络结构基础上，基于显式的边缘引导机制构建动静脉血管分类模型；所述动静脉血管分类模型包括：特征提取骨干网络、多级边缘引导机制模块、特征提取模块、长距离空间依赖建模模块、通道连接模块以及边界引导空间依赖聚合模块；获取样本数据集；所述样本数据集包括：眼底视网膜影像以及对应的动静脉像素级标签；利用样本数据集训练动静脉血管分类模型，得到训练好的动静脉血管分类模型；利用训练好的动静脉血管分类模型对待分类的视网膜眼底图像进行动静脉分类。本发明能够实现眼底血管的精细分割和准确分类。
主权项：1.一种视网膜眼底图像动静脉分类方法，其特征在于，包括：在动静脉血管分类网络结构基础上，基于显式的边缘引导机制构建动静脉血管分类模型；所述动静脉血管分类模型包括：特征提取骨干网络、多级边缘引导机制模块、特征提取模块、长距离空间依赖建模模块、通道连接模块以及边界引导空间依赖聚合模块；所述特征提取骨干网络用于提取不同尺度的多维特征；所述多级边缘引导机制模块用于基于人工标注的视网膜血管分割掩模，将提取的血管边缘作为动脉静脉分割学习过程中的额外监督信号；所述特征提取模块用于根据多级边缘引导机制模块中多级边界引导损失函数确定特征权重和不同尺度的多维特征确定具有血管边界保留能力的特征；所述通道连接模块用于将具有血管边界保留能力的特征进行通道融合获得边界感知特征；所述长距离空间依赖建模模块用于沿通道和空间维度聚合长距离上下文信息，形成眼底图像内的长距离空间语义依赖关系；所述边界引导空间依赖聚合模块用于将通道连接模块输出的特征与长距离空间依赖建模模块输出的特征进行血管特征与边界特征的再次聚合；获取样本数据集；所述样本数据集包括：眼底视网膜影像以及对应的动静脉像素级标签；利用样本数据集训练动静脉血管分类模型，得到训练好的动静脉血管分类模型；利用训练好的动静脉血管分类模型对待分类的视网膜眼底图像进行动静脉分类。
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百度查询： 北京至真明达医疗科技有限公司 一种视网膜眼底图像动静脉分类方法、系统及电子设备
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