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申请/专利权人：西安交通大学;浙江西安交通大学研究院
摘要：本发明公开了一种适用于OCTA图像的动静脉自动化分割方法。首先使用全卷积神经网络模块生成初始分割，然后使用级联图注意力网络模块提高初始分割的连通性，从而获得OCTA图像中动静脉的快速精准分割结果，具有稳定性好、速度快的优点。本发明可以对多种OCTA图像的动静脉血管实现精确分析，为OCTA图像在眼科疾病诊断中的应用提供了适用性强、计算稳定、精确度高的动静脉辅助分析方法。
主权项：1.一种OCTA图像动静脉自动化分割系统，其特征在于：该自动化分割系统包括全卷积模型分割模块和图卷积模型分割模块；所述全卷积模型分割模块用于根据输入的受试者一组不同深度模态的OCTA图像生成视网膜动静脉初始分割结果；所述一组不同深度模态的OCTA图像由玻璃体、视乳头周围放射毛细血管、视神经头、脉络膜四个深度模态的OCTA图像组成；所述图卷积模型分割模块用于通过修复视网膜动静脉初始分割结果中的血管断裂区域，生成血管连通性得到提高的视网膜动静脉分割结果，具体是利用视网膜动静脉初始分割结果建立动静脉血管的拓扑图，根据该拓扑图的动静脉血管拓扑结构和节点特征信息并使用通过对图注意力网络进行训练而得到的图卷积模型提取特征以实现血管断裂处的节点类别转变，从而增强血管的连通性；所述拓扑图的建立具体包括以下步骤：使用SLIC超像素分割算法将视网膜动静脉初始分割结果按区域进行超像素节点划分，经过筛选保留血管节点和血管周围的候选节点，从而完成拓扑图的节点构建；根据拓扑图节点的相邻关系构建拓扑图的边，并将构建的节点、边与节点的特征信息组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 浙江西安交通大学研究院 一种适用于OCTA图像的动静脉自动化分割方法
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