【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法。
技术介绍
1、视网膜血管分割技术在现代医学中具有不可替代的临床价值。视网膜血管作为人体微循环系统的重要组成部分，其形态特征对多种眼部疾病和全身性疾病的诊断具有重要意义。高血压视网膜病变的严重程度还与心血管事件发生的风险密切相关，通过视网膜影像评估血管变化能够为中风和心肌梗死等事件的预测提供科学依据。影像分析的结果也可反映患者治疗效果，为高血压管理提供实时参考。精准分析这些血管形态特征，能够辅助医生更有效地识别疾病，制定更加个性化的治疗方案。
2、当前的研究虽然在改进视网膜血管分割性能上取得了一定的进展，但仍然存在以下不足：现有方法对血管细粒度且复杂的特征提取仍有待提升；针对复杂血管形态（如粗血管与微小血管）以及病变区域（如渗出物和出血点）的特性，缺乏有效的动态适应性处理机制；在平衡全局上下文信息与局部细节特征方面，现有方法的能力仍显不足。
技术实现思路
1、为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：p>
2、根据本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，所述采集待提取视网膜血管的原始图像，将所述原始图像输入编码器，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，所述获得多个中间编码特征和目标编码特征，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，所述将所述目标编码特征输入并行信息聚焦模块，得到并行信息聚焦特征，还包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，所述采集待提取视网膜血管的原始图像，将所述原始图像输入编码器，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法，其特征在于，所述获得多个中间编码特征和目标编码特征，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于强特征动态融合门控网络的视网膜血管提取方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，栾天云，张尉华，姜淑华，黄福钟，徐策成，张健，陈醒，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：
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