CN117237640B 基于分层扩散模型的眼底血管图像分割方法及系统 （山东师范大学）_第1页
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基于分层扩散模型的眼底血管图像分割方本公开提供了基于分层扩散模型的眼底血的去噪过程迭代细化每个时间步的中间过渡血2将原始眼底图像输入至轻量级级联网络进行特征提取，获取血管的上将获取的初始粗糙血管分割图像以及血管骨架图像作为引导条件输入至扩散模型中，其中，利用改进的扩散模型的去噪过程迭代细化每个时间步的中间过渡血管分割图基于每个时间步的中间过渡血管分割图像，迭代地细化潜在变其中，V表示初始粗糙血管分割图像；p;e[0,1]表示模型对于具有标签的类的估计概VBB={SIB;nv+0}3,x一系列残差和下采样卷积层组成编码器；一系列残差层和相应基础分割模块，获取原始眼底图像，将原始眼底图像输入至轻血管骨架提取模块，用于基于初始粗糙血管分割图像，利用形态学膨胀原双引导模块，用于将获取的初始粗糙血管分割图像以及血管骨架图像细化引导分割模块，用于再将原始眼底图像作为条其中，利用改进的扩散模型的去噪过程迭代细化每个时间步的中间过渡血管分割图基于每个时间步的中间过渡血管分割图像，迭代地细化潜在变4[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技够可靠地分割视网膜血管并从眼底图像中提取血管特征的算法，对于辅助医务人员在眼[0004]近年来，一些研究人员提出了许多用于分割眼底图像中[0012]将获取的初始粗糙血管分割图像以及血管骨架图像作为引导条件输入至扩散模56[0032]本公开的一种实施例中提供了一种基于分层扩散模型的7像V卷积，并且计算卷积核B区域中的像素点的最大值并将其分配给与参考点相对应的像0的噪声目标xt分布表示为：具体而言，DDPM利用深度神经网络(通常是UNet)通过将xt-1的均值和协方[0064]为了执行去噪过程的学习，首先通过将高斯噪声θ添加到x0生成样本xt～q(xt|8散模型中的条件，以获取扩散模型每个时间步的中间过渡血管分割图像的训练步骤包括：制初步粗糙的血管分割图像与血管骨架之间的扩散模型的去噪过程迭代细化每个中间结果以获得更精确的血管骨架/初始粗糙的眼底血管分割图像的一致性和到目标数据分布(即真实图像)的距离个时间步t的条件生成过程中的实际调整可以表示9所有图片进行翻转和直方图拉伸等等扩大到原始数据集的训练集大小的三倍，分别产生散模型的去噪过程迭代细化每个中间结果以获得更精确的血管现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一需要付出创造性劳动

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