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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种用于眼科OCT的抖动畸变矫正图像处理系统，包括采集数据模块，使用SD‑OCT采集设备采集人眼视网膜的图像，图像中用不同颜色标注出不同层；数据集划分模块，将采集并注释的图像分成不同的子集，划分测试数据集和训练数据集；数据增强模块，将训练数据集进行数据增强；任务建立模块，建立训练任务、测试任务以及检测任务；网络模型，执行训练任务、测试任务、检测任务，利用训练好的网络模型处理需要检测的人眼视网膜的图像；解决目前方法中需要大量的体数据作为参考，且用时长，导致诊断系统复杂的问题，减少了对大规模参考数据的依赖，提高了处理效率。

主权项：1.一种用于眼科OCT的抖动畸变矫正图像处理系统，其特征在于，该系统包括：采集数据模块，使用SD-OCT采集设备采集人眼视网膜的图像，采集的图像为3D体数据，由眼科专家进行注释，所述注释包括标注是否存在畸形以及是否属于患病的图像，并对视网膜的层结构进行分割处理，所述层结构包括视网膜神经纤维层、神经节细胞层、内丛状层、内核层、外丛状层、外核层、外界膜以及视网膜色素上皮层，在图像中用不同颜色标注出不同层；数据集划分模块，将采集并注释的图像分成不同的子集，所述子集包括正常形态图像数据集和不正常形态图像数据集，将这两个数据集分别按1：3的比例随机划分，分别作为测试数据集和训练数据集；数据增强模块，将训练数据集进行数据增强，通过旋转、翻转、缩放、裁剪、调整亮度和对比度、弹性变换以及色彩空间变换，扩充训练数据集的数据样本；任务建立模块，建立训练任务、测试任务以及检测任务；网络模型，执行训练任务，采用训练数据集进行训练，得到训练好的权重文件用于测试任务；执行测试任务，采用测试数据集对网络模型性能进行评估；执行检测任务，利用训练好的网络模型处理需要检测的人眼视网膜的图像；所述网络模型包括：特征提取器，将输入的图像编码成特征图；对齐分支，将特征提取器提取的特征图经由对齐分支的解码器3D卷积块处理，输出一个对齐向量；空间变换模块，根据对齐分支输出的对齐向量，调整3D体数据中B扫描的位置，并对特征提取器输出的特征图进行对齐，完成对齐任务；分割分支，采用分割分支解码器将经由空间变换模块对齐的特征图逐步恢复到原始分辨率，最终将特征图转化为分割结果的概率图，输出每个A扫描的表面位置分布。

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权利要求：

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