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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种基于测试时图像重建的跨设备OCT图像分层方法，在训练阶段同时训练层分割任务和图像重建任务，图像重建任务可以学习结构分界处的像素变化，从而帮助分割模型提升在边界处的分割性能，并加入轮廓分类任务以保证层的轮廓提取结果的连续性和鲁棒性。其次，在测试阶段对于测试图像进行图像重建，更新分割任务、轮廓分类任务和图像重建任务的共享层，驱使网络适应测试数据的分布，使层分割网络和轮廓分类网络能够对OCT图像进行鲁棒地分层。本发明在训练阶段和测试阶段结合图像重建任务分别进行模型训练和测试数据适配，同时引入轮廓分类器更好地保证分层的连续性和精准性；同时提升分层结果的可靠性。
主权项：1.一种基于测试时图像重建的跨设备OCT图像分层方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1将原始的OCT图像输入到网络的共享层，进行逐级的下采样以及上采样；2将共享层的输出同时输入网络的自编码器和分割模块，前者进行图像重建以学习图像表示，后者先进行逐级的特征提取及下采样再进行逐级的上采样和特征提取；3将分割模块中最后一级的特征提取结果输入层分割器和轮廓分类器，分别输出OCT层分割结果和轮廓分类结果；4将层分割结果和轮廓分类结果共同进行后处理，输出最终的OCT分层结果；5在部署到其他设备上时，将其他设备的原始OCT图像输入网络，进行图像重建并更新共享层；6再次将原始OCT图像输入更新后的网络，输出OCT层分割结果和OCT轮廓分类结果；7计算OCT层分割结果和OCT轮廓分类结果之间的一致性；8重复步骤5-步骤7，直至步骤7中计算的一致性不再上升或者到达上限轮数，然后选择一致性最大的OCT层分割结果和层轮廓分类结果进行后处理，输出最终的OCT分层结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于测试时图像重建的跨设备OCT图像分层方法
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