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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明提出一种基于多尺度特征增强的眼底图像分割方法与系统，该方法包括，获取眼底血管图像数据集，将图像数据集进行预处理生成图像数据；将图像数据输入多尺度特征增强分支得到多尺度特征增强分支的输出特征；将图像数据输入血光细节特征增强分支得到血管细节特征增强分支的输出特征；将多尺度特征增强分支的输出特征与血管细节特征增强分支的输出特征进行融合得到分割特征图；结合分割特征图和损失函数，实现眼底图像的精准分割。本发明能自动准确地实现眼底血管图像的分割，为医生提供清晰、准确的血管结构信息，从而有效辅助医生在临床诊断中做出更为精准的判断。

主权项：1.一种基于多尺度特征增强的眼底图像分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、获取眼底血管图像数据集，将所述眼底血管图像数据集进行预处理以生成预处理后的图像数据；步骤2、将所述预处理后的图像数据输入到多尺度特征增强分支，所述预处理后的图像数据依次经过多尺度特征增强分支中的多尺度特征输入模块、局部多尺度特征提取模块和全局多尺度特征模块处理以得到多尺度特征增强分支的输出特征；将所述预处理后的图像数据输入到血管细节特征增强分支得到血管细节特征增强分支的输出特征；步骤3、将多尺度特征增强分支的输出特征与血管细节特征增强分支的输出特征进行融合得到分割特征图；步骤4、将分割特征图进行二分类判别得到分割结果，通过分割结果和真实标签构建T-Loss损失函数，通过最小化T-Loss损失函数优化分割结果，实现眼底图像的精准分割；在所述步骤2中，在多尺度特征增强分支中，将所述预处理后的图像数据输入多尺度特征输入模块得到多尺度特征输入模块的输出特征的步骤如下：将输入的所述预处理后的图像数据分别经过扩大两倍尺寸和缩小一倍尺寸得到三种不同尺寸的像素特征，将三种不同尺寸的像素特征经过卷积操作并通过融合得到融合后的多尺度特征；基于融合后的多尺度特征，利用高斯上下文转换器模块进行全局平均池化操作和高斯上下文激活操作，得到多尺度特征输入模块的输出特征，其中，全局平均池化操作所用公式为： ；其中，表示特征的长，表示特征的宽，表示特征的数量，表示通道的索引，表示当前索引下的像素值，表示多尺度特征输入模块的输出特征，表示自然常数，表示特征图的横向索引，表示特征图的纵向索引，表示全局平均池化；高斯上下文激活操作所用公式为： ；其中，表示将多尺度特征输入模块的输出特征进行归一化后的结果，表示高斯函数的标准差，表示得到的注意力激活值；将多尺度特征输入模块的输出特征输入到局部多尺度特征提取模块中得到精化特征，具体步骤如下：利用多尺度特征输入模块的输出特征经过第一个3×3的卷积得到特征；将特征通过第二个3×3的卷积得到特征；将特征通过第三个3×3的卷积得到特征；通过级联两个3×3的卷积得到5×5的感受野，级联三个3×3的卷积得到7×7的感受野，以丰富特征、特征和特征中的多尺度信息；将特征通过DropBlock操作得到特征；将特征和特征拼接得到特征；基于得到的特征，利用高斯上下文转换器模块，经过平均池化操作和高斯上下文激活操作得到精化特征；基于精化特征，通过全局多尺度特征模块得到多尺度特征增强分支的输出特征，具体步骤如下：全局多尺度特征模块由U-Net编码分支和全局多尺度增强分支构成，在全局多尺度增强分支中；通过分组归一化操作将精化特征的数值调整在同一范围内，得到调整后的精化特征；将调整后的精化特征通过四个空洞率为1,2,4,8的并行空洞卷积，提取得到四个不同尺度的多视角多尺度特征；将得到的四个多视角多尺度特征和精化特征进行拼接，然后经过分组归一化、MLP、Resize操作和跳跃连接得到全局多尺度特征增强分支的输出特征；在U-Net编码分支中：将精化特征输入到U-Net编码分支中得到U-Net分支的输出特征；将全局多尺度特征增强分支的输出特征与U-Net分支的输出特征进行拼接得到多尺度特征增强分支的输出特征；其中，对应有如下公式： ； ；其中，表示U-Net分支的输出特征，表示多尺度特征增强分支的输出特征，表示特征拼接操作，表示全局多尺度特征增强分支的输出特征，表示精化特征，表示分组归一化操作，表示四个并行的空洞卷积操作，表示MLPResize操作；在将所述预处理后的图像数据输入到血管细节特征增强分支得到血管细节特征增强分支的输出特征的步骤中；血管细节特征增强分支利用两个连续的动态蛇形卷积模块对图像数据的特征进行提取，在动态蛇形卷积模块中先将所述预处理后的图像数据依次经过卷积核大小为3的蛇形动态卷积，再经过批量归一操作和ReLU激活函数处理，过程中存在的计算公式如下： ；其中，表示图像数据，表示经过第一个动态蛇形卷积模块之后的特征，表示血管细节特征增强分支的输出特征，表示卷积核为3的动态蛇形卷积，表示批量归一操作，表示ReLu激活函数。

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