CN115115659B 一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法 （北京理工大学重庆创新中心）_第1页
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一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动本发明提供了一种基于低成本噪声数据的过公开的数据集获取视网膜影像和像素级血管了面临低成本噪声数据时眼底血管自动分割的2S5：将干净影像数据和噪声数据交替输入网络将噪声数据输入到分割网络中，经过分割网络得到的损失所述重新更新权衡函数更新完成后，再将噪声数据输入到分3.根据权利要求1所述的眼底血管自动分割方法，其特征在于，所述卷积神经网络模所述跳跃连接，为将编码路径中对应的高分辨率特征连接到上采样34[0003]深度学习算法是目前最常用的自动医学图像处理方法。卷积神经网络(CNN)是深[0005]解决上述问题一个有效的思路是借助少量可信赖标签，纠正网络的错误学习倾用少量干净数据就能纠正错误噪声给深度模5[0023]所述跳跃连接，为将编码路径中对应的高分辨率特征连6[0041]本发明的实施例1公开了一种基于低成本噪声数据的眼底血管自动分割方法，如[0045]STARE是1975年由MichaelGoldbaum发起的项目,它在2000年由Hoover等首次在7血管结构或被决定不标注的不重要血管；这部分不在原始标签中的前景作为多血管噪声，[0059]为了在解码阶段不损失完整的上下文信息，从编码路径到解码路径使用跳跃连89

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