【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法。
技术介绍
1、在图像处理领域，针对新生儿视网膜的特定状况，自动化分析技术的应用对于提高处理效率和准确性具有重要意义。这类状况多见于体重较轻或妊娠期较短的新生儿中，其特征表现为视网膜的异常血管增生，可能对视力造成影响。随着医疗技术的进步，这类新生儿的存活率提高，但同时也增加了对自动化图像分析技术的需求。由于疾病进展迅速，及时的图像分析显得尤为关键。
2、在图像处理实践中，自动化工具的开发对于提高处理效率和减少人为误差至关重要。目前，尽管已有研究者尝试使用聚类算法来识别某些病灶，但这些方法尚未实现完全自动化，且需要人工确定特征，限制了其广泛应用。在深度学习方法方面，尽管对血管分割的研究较多，但对于该状况的病灶分割研究较少。一些研究者尝试在u-net架构上加入特定的模块来提高分割效果，但目前还没有深度学习方法能够完全解决不同阶段病灶的分割问题。现有的二分割方法主要关注病灶与背景的区分，无法提供更细致的病灶类别信息，这限制了模型在图像分析...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述预设的编码器为PVT_V2预训练模型，所述模型对图像进行编码的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述多尺度特征融合分两种情况处理：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述非最顶层的多尺度特征融合模块进行特征融合的具体步骤为：
5...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述预设的编码器为pvt_v2预训练模型，所述模型对图像进行编码的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述多尺度特征融合分两种情况处理：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述非最顶层的多尺度特征融合模块进行特征融合的具体步骤为：
5.根据权利要求3或4所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述特征融合的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的早产儿视网膜病变复杂病灶分割方法，其特征在于，所述利用解码器对最高级的编码特征进行逐级上采样的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾西平，蔡智弘，韩楚，刘恬，李俊，廖秀秀，陈昕叶，凌毓敏，张倩，刘海珠，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：
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