公开(公告)号：CN109671094A

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201811331874.X

申请日：2018-11-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 武薇 ,  田纯 ,  范影乐

IPC: G06T7/13 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于频域分级的眼底图像血管分割方法。针对传统原始眼底图像全频段处理方法的血管分割不精确问题，提出利用频域预处理获取眼底图像的低高频信息，然后针对性地构建多路径的低维和高维特征提取卷积网络。其中低维特征提取卷积网络包含左右两个对称路径，主要实现对眼底图像血管全局轮廓信息的提取与精确定位。高维特征提取卷积网络不仅包含左右两个对称路径，而且在右边路径上采样的过程中，通过与左边对称路径的特征图合并通道数实现融合操作以补全丢失的血管边界信息，将进一步锐化眼底图像血管边缘分布的细节特征。最后利用卷积核融合高低维特征图，从而得到更为精确的眼底图像血管分割图。

公开(公告)号：CN109671094B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201811331874.X

申请日：2018-11-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 武薇 ,  田纯 ,  范影乐

IPC: G06T7/13 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于频域分级的眼底图像血管分割方法。针对传统原始眼底图像全频段处理方法的血管分割不精确问题，提出利用频域预处理获取眼底图像的低高频信息，然后针对性地构建多路径的低维和高维特征提取卷积网络。其中低维特征提取卷积网络包含左右两个对称路径，主要实现对眼底图像血管全局轮廓信息的提取与精确定位。高维特征提取卷积网络不仅包含左右两个对称路径，而且在右边路径上采样的过程中，通过与左边对称路径的特征图合并通道数实现融合操作以补全丢失的血管边界信息，将进一步锐化眼底图像血管边缘分布的细节特征。最后利用卷积核融合高低维特征图，从而得到更为精确的眼底图像血管分割图。