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摘要：本发明属于模式识别技术领域，且公开了基于异构卷积感知网络的糖尿病视网膜病变病灶分割方法，包括如下步骤：将输入的眼底图像进行预处理，使眼底图像的分辨率统一调整为预设分辨率，并去除多余的背景部分；构建基于异构卷积感知网络的模型，并使用加权交叉熵损失函数和噪声调整损失函数相结合的训练策略进行训练；将预处理后的测试眼底图像输入到训练好的模型中进行预测，输出预测结果；对模型输出的预测结果进行后处理，后处理包括特征图大小的还原、病灶涂色，获得最终的分割结果，本发明采用异构条形卷积、异构调制可变形卷积和异构近远感知卷积结构，提高了分割精度，还增强了模型的鲁棒性。
主权项：1.基于异构卷积感知网络的糖尿病视网膜病变病灶分割方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：将输入的眼底图像进行预处理，使眼底图像的分辨率统一调整为预设分辨率，并去除多余的背景部分；S2：构建基于异构卷积感知网络的模型，并使用加权交叉熵损失函数和噪声调整损失函数相结合的训练策略进行训练；S3：将预处理后的测试眼底图像输入到训练好的模型中进行预测，输出预测结果；S4：对模型输出的预测结果进行后处理，后处理包括特征图大小的还原、病灶涂色，获得最终的分割结果。
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百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 基于异构卷积感知网络的糖尿病视网膜病变病灶分割方法
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