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摘要：本发明公开了一种眼底图像视网膜血管分割无监督域适应方法，包括四个步骤：首先将源域数据输入到学生网络中，利用全分辨率精炼模型得到预测概率，同时对图像的标签进行下采样，用于计算源域损失；再将目标域图像输入到学生及教师网络中，为目标域图像生成伪标签与预测概率，从而计算域适应损失；随后将源域损失与域适应损失合并为一般损失来监督学生网络的训练；最后根据EMA算法迭代更新教师网络的权重，用于分割目标域图像。该方法能够利用计算机自动分割眼底图像中的视网膜血管，无需专业人员手动标注大量图像来训练视网膜血管分割模型，可在数据分布不同的目标域中保持高性能分割，节约了大量人力和时间的同时，提高了诊断效率。
主权项：1.一种眼底图像视网膜血管分割无监督域适应方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：将源域图像集Xs与源域标签Ys输入到学生网络中，通过全分辨率精炼模型得到不同分辨率的预测概率与图像标签通过与计算源域损失LSD；步骤S2：将目标域图像集Xt输入到学生网络中，通过全分辨率精炼模型得到预测概率通过为目标域图像生成伪标签步骤S3：将目标域图像集Xt输入到教师网络中，通过全分辨率精炼模型得到预测概率使用和计算域适应损失LDA；步骤S4：将LSD和LDA合并为一般损失，用于监督学生网络的训练；步骤S5：根据EMA算法，通过学生网络的权重更新教师网络的权重，进行迭代用于目标域的分割；其中，学生网络和教师网络具有相同的编码器和解码器结构，都包含聚合模块、残差模块、上采样和下采样。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南第一师范学院 一种眼底图像视网膜血管分割无监督域适应方法
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