【技术实现步骤摘要】
：本专利技术属于计算机视觉与医学图像处理领域，特别涉及一种结合深度学习技术对视神经图像进行精确分割的方法，旨在通过改进经典的u-net模型来提升对复杂视网膜结构尤其是视觉神镜头部分的识别和分割性能。
技术介绍
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技术介绍
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1、当前，眼科临床研究和诊断中对于高质量视神经图像分析技术的需求日益增长。然而，现有的图像分割方法在面对复杂的视网膜结构时，往往存在精度不足、细节丢失等问题。因此，设计一种能够有效捕捉并精准分割视神经图像的算法至关重要。
技术实现思路
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技术实现思路
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1、针对现有视神经图像分割技术在复杂视网膜结构识别与精细化分割上的局限性，本专利技术提出了一种基于改进u-net架构的视神经图像分割方法。该方法旨在克服传统方法在处理视神经头部区域等微细结构时可能存在的分割不准确、边界模糊和细节丢失等问题，并进一步提升模型在复杂背景下对视神经结构的识别性能。
2、1.一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，具体步骤如下：
3、s1：模型构建与初始化子系统，加载预训练resnet50模型，使用具有注意力机制的残差块；
4、s2：数据管理与分发流水线，对输入数据进行预处理，增强原始图像以提升模型训练效果；
5、s3：模型训练与优化框架，在训练过程中使用优化器更新模型参数，通过学习率调整策略来优化模型性能；
6、s4：模型性能评估与可视化工具，实现综合dice系数和二元交叉熵损失作为
7、2.根据权利要求1所述的一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述s1对resnet50模型进行针对性改造与整合，具体包含如下内容：
8、s1-1：设计一图像标准化单元，负责对输入图像进行归一化处理，确保不同图像在色彩空间中具有统一尺度；
9、s1-2：利用数据增强单元，采用一系列随机技术以增加模型训练时的数据多样性，降低过拟合风险；
10、s1-3：引入resnet50编码器子组件，基于resnet50预训练权重的特征提取网络，并调整其输出以适应图像分割任务；
11、s1-4：保留u-net解码器子组件，构建包含跳跃连接的解码器网络，将高层级抽象特征与低层级细节信息相结合，生成精确的像素级分割预测。
12、3.根据权利要求1所述的一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述s2中数据管理与分发流水线，具体包含如下内容：
13、s2-1：采用多源数据加载器，实现从本地存储或网络资源中读取图像及对应的标注信息，并整理成合适的数据集格式；
14、s2-2：设计数据集划分单元，根据特定比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保模型评估的公正性；
15、s2-3：设计一个定制化的数据集类，用于封装数据加载逻辑，包括数据路径管理、图像读取、预处理操作以及目标区域提取；
16、s2-4：引入批处理生成器，使用数据集接口生成批次数据，保证每一批次中的样本满足均匀性和随机性原则。
17、4.根据权利要求1所述的一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述s3中模型训练与优化框架，具体包含如下内容：
18、s3-1：设计前向传播计算单元，对每个批次数据执行模型的前向传播过程，计算损失函数值；
19、s3-2：加入反向传播与梯度更新单元，计算损失相对于模型参数的梯度，并通过优化算法更新模型权重；
20、s3-3：实现早停策略，当验证集上的性能不再显著提升时，触发早停机制停止训练，防止过拟合；
21、s3-4：配置学习率衰减策略，学习率随着训练轮数增加而逐步降低，根据验证集上指标表现自动调整；
22、s3-5：设计权重保存与恢复管理机制，在训练过程中定期保存最佳模型状态，以便于后续使用最优模型进行预测和分析。
23、5.根据权利要求1所述的一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述s4中模型性能评估与可视化工具，具体包含如下内容：
24、s4-1：使用基本分割性能度量，计算并报告二元交叉熵损失以及dice系数；
25、s4-2：使用高级评估方法探索，以改善边界精度，考虑类别不平衡情况下的加权评价指标；
26、s4-3：训练监控可视化，利用图表绘制训练和验证过程中的损失曲线以及各种评估指标的变化趋势，便于观察模型收敛速度和泛化能力；
27、s4-4：将模型预测的分割结果与真实标签进行对比显示，提供直观的视觉评估效果。
28、技术效果：
29、本专利技术通过结合预训练resnet50、空洞卷积以及注意力机制，显著提升了视神经图像分割的准确性，特别是在复杂视网膜结构的识别上表现优异。此外，通过精心设计的数据管理和训练流程，实现了模型的高效训练和稳健性能，满足了眼科图像处理领域的实际需求。
30、以上所述仅为本专利技术的具体实施方案，但本专利技术并不限于此，任何基于本专利技术构思所做的等效改变或替换均应落入本专利技术的权利要求保护范围之内。
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1.一种基于改进U-Net的视神经图像分割方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进U-Net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述S1对ResNet50模型进行针对性改造与整合，具体包含如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进U-Net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述S2中数据管理与分发流水线，具体包含如下内容：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进U-Net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述S3中模型训练与优化框架，具体包含如下内容：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进U-Net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述S4中模型性能评估与可视化工具，具体包含如下内容：
【技术特征摘要】
1.一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述s1对resnet50模型进行针对性改造与整合，具体包含如下内容：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进u-net的视神经图像分割方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李慧，俞新晨，李海宁，杨子萱，吴加莹，赵雪峰，胡文彬，薛广，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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