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一种用于眼底视网膜血管图像分割的粗糙集神经网络方法

摘要

本发明提供了一种用于眼底视网膜血管图像分割的粗糙集神经网络方法,包括如下步骤:S10图像预处理,获得基于粗糙集增强眼底视网膜血管图像;S20构建U‑net神经网络模型;S30利用粒子群优化算法(PSO)对所述U‑net神经网络模型进行优化训练,获得PSO‑U‑net神经网络模型;以及S40将待测彩色眼底视网膜血管图像采用粗糙集理论进行图像增强预处理后使用所述PSO‑U‑net神经网络模型对所述待测彩色眼底视网膜血管图像分割。本发明的一种用于眼底视网膜血管图像分割的粗糙集神经网络方法,减少了医护人员的工作量,避免了医护人员经验和技能的差别对同一幅眼底图像分割结果存在的差异,有效的进行彩色眼底视网膜血管图像分割,获得更高的分割精度和效率。

著录项

  • 公开/公告号CN111815574A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南通大学;

    申请/专利号CN202010558465.4

  • 申请日2020-06-18

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱小兵

  • 地址 226019 江苏省南通市啬园路9号

  • 入库时间 2023-06-19 08:38:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-12

    授权

    发明专利权授予

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