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申请/专利权人：上海师范大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261924A
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/0985
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的OCTA图像视网膜血管分割方法，包括以下步骤：搭建双分支轴向压缩的卷积神经网络分割模型；对搭建好的模型进行训练与优化参数；利用训练好的模型，基于OCTA的视网膜血管结构进行快速定位与精确分割获得视网膜血管分割结果二值图。本发明提供的一种基于深度学习的OCTA图像视网膜血管分割方法，具有高准确率和快处理速度等特点。
主权项：1.一种基于深度学习的OCTA图像视网膜血管分割方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建双分支轴向压缩的卷积神经网络分割模型；对搭建好的模型进行训练与优化参数；利用训练好的模型，基于OCTA的视网膜血管结构进行快速定位与精确分割获得视网膜血管分割结果二值图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 一种基于深度学习的OCTA图像视网膜血管分割方法
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皖公网安备 34010402703815号