【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法。
技术介绍
1、目前，在年龄相关性黄斑变性(amd)的研究中，黄斑地图状萎缩(geographicatrophy，ga)作为其晚期形态，因其导致的不可逆视觉功能损失而受到广泛关注，已成为老年人视力损伤的主要原因，因此对其的早期诊断和治疗至关重要。随着医疗技术的进步，视网膜眼底图像分析在眼科疾病诊断中扮演着越来越重要的角色，视网膜眼底图像分割作为这个过程中的关键步骤，能够提取出眼底图像中的病变区域，对于医生进行疾病的诊断与治疗具有重要的参考价值。
2、在现有技术中，深度学习技术在医学图像分割领域的应用，为医疗诊断提供了新视角，通过神经网络模型，能有效识别医学图像中的关键区域，如不同器官、组织和细胞类型，为临床医生提供更精准的诊断依据，但它仍面临着对大量标注数据的依赖、医学数据隐私问题以及跨设备和跨医院泛化问题等一系列挑战。针对上述图像分割技术存在的局限性，我们提出了基于对比学习与谱聚类结合的视网膜眼底图像分割方法，通过建立眼底视网膜图像的计算机辅助诊...
【技术保护点】
1.基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述特征提取的方式，包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述补丁重构的方法为：采用全连接层。
4.根据权利要求3所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述训练网络的方法，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述局部对...
【技术特征摘要】
1.基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述特征提取的方式，包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述补丁重构的方法为：采用全连接层。
4.根据权利要求3所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述训练网络的方法，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于对比学习与谱聚类的视网膜眼底图像分割方法，其特征在于，所述局部对...
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