一种基于多尺度深监督网络的视网膜图像血管分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度深监督网络的视网膜图像血管分割方法，属于医学图像处理和计算机视觉领域。以视网膜图像以及对应的人工标注的像素级血管图片为源数据，经过预处理得到若干组数据集合，其中每组数据包含一张视网膜图片的切片和一张对应的人工标注的像素级血管图片的切片。构建多尺度深监督神经网络框架，利用图像切片为输入，通过多尺度深监督神经网络可以得到较高的分割正确率。系统容易构建，仅依靠原始切片和训练好的多尺度神经网络即可得到切片的血管分割结果；程序简单，易于实现；利用平衡交叉熵作为损失函数，对多尺度神经网络进行优化，网络训练容易且高效。