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基于深度学习的眼底图像视网膜血管分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的眼底图像视网膜血管分割方法及系统,包括:对训练集进行数据扩增,并对图像进行增强,用训练集训练卷积神经网络,先使用卷积神经网络分割模型对图像进行分割得到一个分割结果,用卷积神经网络的特征训练随机森林分类器,从卷积神经网络模型中抽取最后一层卷积层输出,并作为随机森林分类器的输入进行像素分类,得到另外一个分割结果,对两个分割结果进行融合得到最终的分割图像,与传统的血管分割方法相比,本方法用很深的卷积神经网络进行特征提取,提取的特征更加充分,分割的准确率和效率也更高。

著录项

  • 公开/公告号CN106408562B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201610844032.9

  • 申请日2016-09-22

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人李斌

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2022-08-23 10:29:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-09

    授权

    授权

  • 2017-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20160922

    实质审查的生效

  • 2017-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 申请日:20160922

    实质审查的生效

  • 2017-02-15

    公开

    公开

  • 2017-02-15

    公开

    公开

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