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摘 要:一种基于区域增长PCNN的视网膜血管分割方法,包括从目标视网膜血管图像的未标记像素中选择种子点;增大PCNN模型的连接强度,使用连接强度增大后的PCNN模型以种子点为起始点提取目标视网膜血管图像中的血管特征,直到增大后的连接强度大于第一预设阈值;若本次迭代提取的血管特征不同时满足第一预设条件和第二预设条件,则将本次迭代提取的血管特征对应的像素标记为同一标签,直到所有像素都标记有标签;其中,第一预设条件为血管边缘像素的数量占血管像素总数量的比例小于或等于第二预设阈值;第二预设条件为血管面积占整张图像面积的比例小于或等于第三预设阈值。本发明实现血管区域的自动生长,提高了视网膜血管分割的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910013381.X | 专利名称: | 一种基于区域增长PCNN的视网膜血管分割方法 |
申请日: | 2019-01-07 | 申请/专利权人 | 三峡大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省宜昌市西陵区大学路8号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/187搜分类 眼科 疾病诊断 智慧医疗 医疗软件搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109829931B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |