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申请/专利权人：广州医软智能科技有限公司;清华大学深圳国际研究生院

摘要：本公开实施例所提供的舌下微循环图像分割方法和装置、电子设备、存储介质，属于医学图像处理技术领域。该舌下微循环图像分割方法，包括：获取舌下微循环图像的原始图像数据；对所述原始图像数据进行标注，得到具有图像标签的中间图像集；将所述中间图像集划分为训练集和测试集；将所述测试集输入到预设的图像分割神经网络中进行测试；所述图像分割神经网络通过所述训练集训练得到；所述图像分割神经网络包括残差模块和注意力机制模块；根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到所述舌下微循环图像的目标图像，可以保证图像识别的准确性。

主权项：1.一种舌下微循环图像分割方法，其特征在于，包括：通过侧流暗场成像采集舌下微循环图像的原始图像数据；其中，所述原始图像数据为单通道灰度图像，所述原始图像数据包括血管区域；对所述血管区域进行标注，得到具有图像标签的中间图像集；将所述中间图像集划分为训练集和测试集；将所述测试集输入到预设的图像分割神经网络中进行测试；所述图像分割神经网络通过所述训练集训练得到；所述图像分割神经网络包括残差模块和注意力机制模块；所述图像分割神经网络为U-net网络框架，所述注意力机制模块为塔池化的卷积注意力模块；根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到所述舌下微循环图像的目标图像；其中，所述注意力机制模块包括通道注意力模块，所述根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到舌下微循环血管的目标图像，包括：通过卷积操作得到映射图编码；通过通道空间金字塔池化得到特征图的局部空间尺度映射Fspp；最大池化得到特征图的最大通道信息平均池化得到特征图的平均通道信息其中，和为2D映射；通过全连接层得到基于通道的映射，得到2D通道注意力权值；其中，2D通道注意力权值如下公式表示：Fspp＝SPPF 其中，所述注意力机制模块还包括空间注意力模块，所述根据所述残差模块和所述注意力机制模块对所述测试集进行分割，得到舌下微循环血管的目标图像，还包括：通过卷积操作得到映射图编码；通过通道空间金字塔池化得到特征图的局部空间尺度映射Fspp；最大池化得到特征图的最大空间信息平均池化得到特征图的平均空间信息通过多层神经网络得到2D映射通过激活函数，得到2D空间注意力权值；其中，2D空间注意力权值如下公式表示：Fspp＝SPPF

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