基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质技术

基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质，属于图像处理技术领域，解决对视网膜血管OCTA图像分割不准确出现漏检现象问题。本发明专利技术的网络：首先，使用不对称卷积边界细化模块(ACBR)从网络的编码器端提取丰富的视网膜血管信息并对其进行细化。其次，通道注意模块用于为那些分辨率较低的血管赋予足够的权重，防止它们在深度卷积和池化操作下权重消失。最后在网络中加入一个残差结构，增加了网络的深度，提高了网络的鲁棒性，防止了网络过拟合。本发明专利技术适用于对视网膜血管图像的分割。膜血管图像的分割。膜血管图像的分割。

【技术实现步骤摘要】
基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及视网膜血管图像的分割。

技术介绍

[0002]视网膜血管作为人体唯一的可观察到的末端血管。准确的视网膜血管分割结果对患者的早期诊断具有重要意义。
[0003]随着深度学习在机器视觉中的广泛应用，它在医学影像领域发挥着越来越重要的作用。卷积神经网络在图像分割、分类和检测等处理领域取得了长足的进步。这项工作旨在通过深度学习实现视网膜血管的准确自动分割。视网膜血管的特征与人类健康有显着相关性。例如，视网膜血管直径是判断儿童心血管疾病的重要生物标志物。视网膜血管的精确分割目前由专业医生进行。然而，人工分割视网膜血管不仅费时费力，而且受医生主观因素影响较大。因此，视网膜血管的自动和准确分割在医学成像领域引起了极大的研究兴趣。
[0004]光学相干断层扫描血管造影(OCTA)是一种新颖的成像方式，它与光学相干断层扫描(OCT)相比，它无需注射造影剂即可获得毛细血管形态信息。已广泛应用于眼科疾病的研究，在检测灵敏度和准确率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络，所述视网膜血管分割网络包括：编码器、解码器和跳跃连接，其特征在于，所述编码器包括通道注意模块；所述通道注意模块用于增加血管特征的权重；所述跳跃连接包括不对称卷积边界细化模块；所述不对称卷积边界细化模块用于提取视网膜血管的上下文信息和血管边界信息；所述不对称卷积边界细化模块包括：不对称卷积边界模块、concatenate模块和边界细化模块；不对称卷积边界模块包括若干条卷积通道，每条卷积通道包括若干个卷积，至少一条卷积通道对应的卷积为非对称卷积；所述不对称卷积边界模块用于获取所述上下文信息；所述concatenate模块对所述不对称卷积边界模块输出的若干个信息特征进行融合；所述边界细化模块对所述融合后的信息特征进行细化，获取所述血管边界信息。2.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络，其特征在于，所述编码器还包括残差路径。3.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络，其特征在于，所述解码器包括残差路径。4.根据权利要求2或3中任一项所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络，其特征在于，所述残差路径由残差模块构成，所述残差模块包括主分支和残差分支，所述主分支由两组串联的批正则化、ReLu激活函数和卷积层构成。5.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络，其特征在于，所述不对称卷积边界模块由三条卷积通道构成，第一条通道由卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，吴少勇，刘侠，李广庆，宋方影，嫣梦雨，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：