本发明专利技术提出了一种基于改进U‑Net的视神经图像分割方法，基于U‑Net模型并结合预训练ResNet50作为特征提取器，同时融入空洞卷积与注意力机制，旨在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。在实验阶段，优化后的改进U‑Net模型在特定医学图像数据库上展现出良好的表现，Dice系数达到0.9，相较于基础U‑Net模型取得了一定的提升。这一创新性工作为眼科临床研究和诊断提供了更为精准且高效的视神经图像分割工具，有助于满足相关领域对于高质量图像分析技术的需求。
【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：模型构建本文档来自技高网...
【技术保护点】
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...
【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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