发明专利已授权

基于双尺度全卷积重构网络的无监督视网膜图像分割方法

📄 申请号：CN202311292522.9 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2023-10-08

公开号

CN117274602B

公开日

2025-09-02

申请人

河北工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06T7_00 , G06V10_40 , G06V10_52 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割深度学习医学图像分析

应用场景

眼科影像诊断, 视网膜疾病筛查, 糖尿病视网膜病变检测, 医学影像辅助分析, 智能医疗

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摘要

本发明公开了基于双尺度全卷积重构网络的无监督视网膜图像分割方法，涉及医学图像处理技术领域；包括：设计解码器架构，采用三层转置卷积网络作为解码器；此解码器与编码器联合构建七层全卷积网络；还包括：设计双尺度重构网络结构。本发明相较于现有的CUTS方法重新设计了主干网络，采用全卷积结构，更适合于分割任务；同时，结合已设计好的主干网络，提出了双尺度重构和局部对比学习相结合的方法，并引入全局重构损失到总体损失函数中；在充分考虑图像各个方面信息的基础上，为下一阶段的分割任务提供了更加稳健的特征信息；这种方法不仅能更好地捕捉图像内部的纹理信息，还能考虑全局信息，提高分割准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种具有折叠-展开双向变形效应的柔性天线

当前第 / 件

适用于不同直径环状铸件的快速切割装置

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