CN115205308B 一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像血管分割方法 （重庆邮电大学）_第1页
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号一种基于线状滤波和深度学习的眼底图像本发明涉及一种基于线状滤波和深度学习采用MobileNetV3作为血管分割模型的基础模VSegNet中加入基于递归模块的编码器进行下采割网络VsegNet时，采用分割预测结果与分割真2在分割网络VSegNet中加入基于递归模块的分割网络VSegNet迭代使用递归模块生成多尺度特征图；所述倒置的残差块由ReLU6的1×1卷积、ReLU6和步长1或2上采样采用轻量级上采样块来实现，其中，轻量级上采样块是利用眼底图像中每个像素点的局部灰度变化的二阶结构即用二Dr=1/(apr+b)四次，再从生成的新网络结构VSegNet中采用新的高效上采样块来对编码器输出的特征地模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出的分割真值图像进行绝对值偏差损失分析，3估分割真值图像和相应的分割预测结果之间的损失L。，学习分割真值图像和相应预测结4术可以编码感兴趣的或各自的特征来完成自动图像分析任务。它们被成功应用于各个领征的多尺度局部相量和主成分分析的活度检测方法；还有一套基于四元小波变换的特征，的大量图像数据时非常有用。预处理方法和引入VSegNet新网络结构提供了一种有效的监督分割算法来得到对血管分割5在VSegNet系列的影响下，输入图像的特征分辨率与编码器部分的最终输出分辨率的比率SE)块块对递归模块的特征映射进行正则化，在反向残差块内部的深度卷积和最后一点卷在第一卷积层和递归模块的输出分割真值将以级联的方式跳跃连接到相应的上采样块后，处理的输入图像进行迭代通过递归模块四次，再从生成的新网络结构VSegNet中采用新的割真值图像进行绝对值偏差损失分析，使其具有了对眼底血管图像进行分割和预测的能6线状区域增强与分割网络的结合，使得生成的眼底图像中的血管部分得到视觉增强效果，[0026]而在后续的图像分割算法中采用的是一种基于有监督分割深度学习的神经网各个分割阶段采用Hessian矩阵和有监督分割深度学习网络VSegNet作为提高眼底图像分7将图像输入到VSegNet网络模型进行处理；然后通过由递归模块组成的编码器部分进行下Hessian矩阵增强眼底图像中的血管区域再结合分割方法实现血管[0040]步骤三：生成的新网络结构VSegNet中采用新的高效上采样块来对编码器输出的8部分的第一层是步长为2的标准3×3卷积，并且第一层具有64个输出通道数，然后激活9sharpsharp[0060]本发明所使用的编码器通过在操作过程中的最大池化操作时记录会将最大值的层和递归模块的输出特征映射将通过级联跳转连接到相应的上采样块。与PYD_Net不同的在今后进一步

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