[01926514]基于均衡采样拼接的多通道U型全卷积神经网络的视网膜血管图像分割方法
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技术详细介绍
视网膜血管与生物体内的其他微血管有许多相似的生理特性 ，且视网膜血管可 以通过无创方式观察到 ，提供了非入侵方式研究人体微循环的渠道。视网膜血管的分割对应辅 助诊断有着重大的意义 ， 医生通过观察微血管 ，能够诊断许多疾病。针对不同颜色通道的图像 信息内容的区别 ，及特性值伽马矫正方法等预处理操作的信息增强特性 ，该专利提供一种处
理简单、有效且稳定的多通道U型全卷积神经网络的视网膜血管分割方法；其实施在预处理上 ， 先使用了对三个色彩分量均直方图均衡化并调整伽马值收缩均衡化胡的直方图 ，提高色彩差异； 多尺度均衡化采样进一步增强训练集的多样性和鲁棒性 ，防止因数据量不充分而导致过模型训 练拟合问题 ，使得算法在精度 ，灵敏度 ，以及特异性以及AUC上获得较大优势。
产业化前景 ：利用该专利改变后的算法模型在精度 ，灵敏度 ，以及特异性以及AUC上获得 较大优势。多尺度均衡化采样随机拼接策略扩充了样本数量、提高了训练数据的多样性和鲁棒 性 ，避免了因样本数据量不充分而导致过模型训练拟合问题 ，为进一步高精度血管分割提供了 保障。