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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明提供一种基于域自适应OCT图像脉络膜分割网络模型及方法，网络模型包括：预处理模块、分割器模块、鉴别器模块以及二阶段优化模块；所述预处理模块用于对源域图像和目标域图像进行预处理；所述分割器模块与所述预处理模块连接，所述分割器模块包括特征编码器以及特征解码器；所述分割器模块和所述鉴别器模块连接，所述分割器模块和所述鉴别器模块用于对源域数据特征与目标域数据特征进行对抗训练，得到目标域图像预测概率图；所述二阶段优化模块用于基于目标域图像预测概率图对所述分割器模块进行再次训练，得到更新的分割器模型。从图像层面以及特征层面上提高模型的泛化性能，并进一步地优化目标数据的分割结果，提高跨域数据分割的精度。
主权项：1.一种基于域自适应OCT图像脉络膜分割系统，其特征在于，包括预处理模块、分割器模块、鉴别器模块以及二阶段优化模块；采集不同OCT图像构建数据集，将数据集划分为源域图像数据和目标域图像数据，所述预处理模块用于对源域图像和目标域图像进行预处理；所述分割器模块与所述预处理模块连接，所述分割器模块包括特征编码器以及特征解码器；所述分割器模块和所述鉴别器模块连接，所述分割器模块和所述鉴别器模块用于对源域数据特征与目标域数据特征进行对抗训练，得到目标域图像预测概率图；所述二阶段优化模块用于基于目标域图像预测概率图对所述分割器模块进行再次训练，得到更新的分割器模型；其中所述二阶段优化模块用于基于目标域图像预测概率图对所述分割器模块进行再次训练，得到更新的分割器模型，具体包括：首先计算目标域图像预测概率图的信息熵，其计算公式如下： 其中，Pxt为目标域图像预测概率图，h和w分别为图像中像素点所在的行数和列数；然后选取设定范围内的低熵即高置信度的目标域数据，将分割器模块得到的分割结果作为分割标签，对分割器模型进一步做训练，得到更新的分割器模型，以进一步优化系统对目标数据的分割能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 一种基于域自适应的OCT图像脉络膜分割系统及方法
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