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摘 要:本发明涉及提出了一种基于改进U‑net的高精度视网膜血管分割方法。方法中深度神经网络模型名为DFUNET,其中包含管全新的dense fusion block(DFB),同时,将一部分的常规卷积改进为可变形卷积,DFB包含dense connected layer、局部特征融合(LFF)和local residual learning,DFB可以学习输入输出之间的残差表示,可以使得收敛速度更快和提升分类精度,可变形卷积通过学习自适应的感受野来模拟不同形状和尺度的视网膜血管,以提升特征传输的非线性表达。通过在DRIVE数据集上的验证,该方法的分割准确率为96.17%,高于U‑Net。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110602901.8 | 专利名称: | 一种基于改进U-net的高精度视网膜血管分割方法 |
申请日: | 2021-05-31 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 医疗 高精度 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113222975B | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/04/07 | 授权 | |
2021/08/24 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 202110602901.8 申请日: 2021.05.31 |
2021/08/06 | 公开 |