【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体为一种基于cnn的病灶血管统一分割方法。
技术介绍
1、眼底彩照是检查眼底的一种方式，能利用其看清眼底的组织结构，分析眼底结构的正常与异常，判断是否眼底的视盘、血管、视网膜或脉络膜等出现问题。由于图像分割技术为医学影像等应用提供了丰富的视觉感知信息，可应用于眼底彩照上与视网膜疾病相关的病灶分割。眼底图像的病灶分割和自然图像的分割有较大的差异，受拍摄光线和成像质量影响，病灶边缘对比度没有自然图像清晰，导致眼底病灶分割一直是一个困难复杂的挑战。
2、目前一般用于病灶分割的方法，无法获得的统一眼底病灶血管分割结果，难以利用眼底病灶本身的病因以及病理因素，导致对病灶分割的精度低，影响眼科医生提高筛查过程的效率。
3、为此我们提出一种基于cnn的病灶血管统一分割方法用于解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技...
【技术保护点】
1.一种基于CNN的病灶血管统一分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于CNN的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述特征提取模块的执行步骤包括：在网络末端分别使用血管风格代价函数和病灶代价函数，让网络的左右分支分别学习血管特征信息和病灶特征信息，并在网络中央分支对以上两种特征信息进行融合交互。
3.根据权利要求1所述的一种基于CNN的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述对训练集RetinalD1进行数据增强模块DataAug处理，得到增强视网膜图像FRetinalD数据集的步骤包括：基于所述原始视网膜图像数据提...
【技术特征摘要】
1.一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述特征提取模块的执行步骤包括：在网络末端分别使用血管风格代价函数和病灶代价函数，让网络的左右分支分别学习血管特征信息和病灶特征信息，并在网络中央分支对以上两种特征信息进行融合交互。
3.根据权利要求1所述的一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述对训练集retinald1进行数据增强模块dataaug处理，得到增强视网膜图像fretinald数据集的步骤包括：基于所述原始视网膜图像数据提取部分视网膜图像数据，得到初级图像数据，对初级图像数据进行归一化处理，得到第二图像数据；将第二图像数据以垂直轴为对称轴进行翻转，得到第三图像数据；将第三图像数据以水平轴为对称轴进行翻转，得到第四图像数据；对第四图像数据进行满足预设条件的随机旋转并对其进行仿射变换，得到第五图像数据；随机改变第五图像数据的亮度与对比度，得到第六图像数据；在hsv色彩空间中对第六图像数据的色相、饱和度和亮度值进行调整，并限制对比度自适应直方图均衡化，得到第七图像数据；基于训练集retinald1得到若干个第七图像数据，将若干个第七图像数据作为增强视网膜图像fretinald数据集。
4.根据权利要求1所述的一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述交叉融合网络tfnet包括信息提取模块、特征相加融合模块、特征拼接融合模块、特征注意力门限融合模块、特征vit融合模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述信息提取模块的执行步骤包括：将信息提取模块设置成三个分支，分别为左分支、中央分支与右分支；所述左分支与右分支采用两个不同的代价函数对增强视网膜图像fretinald数据集进行监督学习；左分支使用交叉熵代价函数对病灶分割结果和病灶标签进行计算，得到左分支代价l；其中，表示病灶分割结果，y表示病灶标签；右分支使用风格代价函数对血管分割结果与血管风格进行风格相似度计算。
6.根据权利要求5所述的一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述右分支使用风格代价函数对血管分割结果与血管风格进行风格相似度计算的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于cnn的病灶血管统一分割方法，其特征在于：所述特征相加融合模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：林炜，欧阳春，孟春雷，张宏达，刘博文，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：
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