【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，特别是指一种基于眼底图像的糖尿病视网膜多病变分割方法及装置。
技术介绍
1、糖尿病是当今社会危害人类身体健康的严重疾病之一。在糖尿病引起的并发症中，糖尿病视网膜病变(dr)的发病率相较于其他并发症较高，是导致视力缺陷和永久性失明的重要原因。
2、在彩色眼底图像中，dr病变的主要病理特征通常表现为微动脉瘤(ma)、出血(he)、软性渗出物(se)和硬性渗出物(ex)。特别是ma，它是dr最早期的症状。所以对于它们进行准确分割对于dr病变程度的检测至关重要。然而，每种病变类型的形状和大小在不同个体之间可能会有很大差异，例如mas普遍非常小，眼底图像上看从一个像素到几个像素不等，而有的hes最大能达到1000多像素。且不同的病变可能存在相似的特征，例如mas和hes都是红色病变ses和exs都是明亮病变。在临床实践中，人工从大量眼底图像中识别这些病变对专家来说是非常繁琐和耗时的。并且检测结果依赖于眼科医生的经验，这可能导致漏诊和误诊病例。
3、为了减轻眼科医生的工作量并提高检测的准确性，dr病变...
【技术保护点】
1.一种基于眼底图像的糖尿病视网膜多病变分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中，使用预训练模型获取所述彩色眼底图像对应的血管图像；对所述彩色眼底图像和血管图像进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，所述注意力融合变压器编码块，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将自注意力和交叉注意力相融合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S2中，所述移位块结构，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于眼底图像的糖尿病视网膜多病变分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1中，使用预训练模型获取所述彩色眼底图像对应的血管图像；对所述彩色眼底图像和血管图像进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2中，所述注意力融合变压器编码块，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将自注意力和交叉注意力相融合，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述s2中，所述移位块结构，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述s2中，所述尺度注...
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