公开(公告)号：CN112884788B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202110251870.6

申请日：2021-03-08

申请人： 中南大学

发明人： 陈再良 ,  颜丽 ,  沈海澜

IPC分类号： G06T7/12 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法，包括获取现有的彩色眼底图像数据并处理得到训练数据集；构建视杯视盘分割原始模型并训练得到视杯视盘分割模型；采用视杯视盘分割模型对目标彩色眼底图像进行分割得到最终的视杯视盘分割结果。本发明还公开了一种采用所述基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法的成像方法。本发明提出了一种基于卷积神经网络、并能够获取充足上下文信息的分割结构进行视盘视杯分割；因此本发明方法能够提高视盘视杯的分割性能，解决视杯边缘分割不够平滑的问题，而且精确度高、可靠性好且分割效果较好。

公开(公告)号：CN112884788A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110251870.6

申请日：2021-03-08

申请人： 中南大学

发明人： 陈再良 ,  颜丽 ,  沈海澜

IPC分类号： G06T7/12 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法，包括获取现有的彩色眼底图像数据并处理得到训练数据集；构建视杯视盘分割原始模型并训练得到视杯视盘分割模型；采用视杯视盘分割模型对目标彩色眼底图像进行分割得到最终的视杯视盘分割结果。本发明还公开了一种采用所述基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法的成像方法。本发明提出了一种基于卷积神经网络、并能够获取充足上下文信息的分割结构进行视盘视杯分割；因此本发明方法能够提高视盘视杯的分割性能，解决视杯边缘分割不够平滑的问题，而且精确度高、可靠性好且分割效果较好。