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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211266750.4 (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 哈尔滨理工大 学 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学 府路52号 (72)发明人 李冰 吴少勇 刘侠 李广庆 宋方影 嫣梦雨 (74)专利代理 机构 哈尔滨市阳光惠远知识产权 代理有限公司 2321 1 专利代理师 张宏威 (51)Int.Cl. G06T 7/10(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 5/50(2006.01) (54)发明名称 基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、 分割方法、 计算机设备和存 储介质 (57)摘要 基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、 分割方法、 计算机设备和存储介质, 属于图像处 理技术领域, 解决对视网膜血管OCTA图像分割不 准确出现漏检 现象问题。 本发明的网络: 首先, 使 用不对称卷积边界细化模块(ACBR)从网络的编 码器端提取丰富的视网膜血管信息并对其进行 细化。 其次, 通道注意模块用于为那些分辨率较 低的血管赋予足够的权重, 防止它们在深度卷积 和池化操作下权重消失。 最后 在网络中加入一个 残差结构, 增加了网络的深度, 提高了网络的鲁 棒性, 防止了网络过拟合。 本发明适用于对视网 膜血管图像的分割。 权利要求书1页 说明书10页 附图7页 CN 115546227 A 2022.12.30 CN 115546227 A 1.一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 所述视网膜血管分割网络包括: 编 码器、 解码器和跳跃 连接, 其特 征在于, 所述编码器包括 通道注意模块; 所述通道注意模块用于增 加血管特征的权重; 所述跳跃 连接包括 不对称卷积边界细化模块; 所述不对称卷积边界细化模块用于提取视网膜血 管的上下文信息和血 管边界信息; 所述不对称卷积边界细化模块包括: 不对称卷积边界模块、 concatenate模块和边界细 化模块; 不对称卷积边界模块包括若干条卷积通道, 每条卷积通道包括若干个卷积, 至少一条 卷积通道对应的卷积为非对称卷积; 所述 不对称卷积边界模块用于获取 所述上下文信息; 所述concatenate模块对所述 不对称卷积边界模块输出的若干个信息特 征进行融合; 所述边界细化模块对所述融合后的信息特 征进行细化, 获取 所述血管边界信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 其特征在于, 所述编码器还 包括残差路径。 3.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 其特征在于, 所述解码器包括残差路径。 4.根据权利要求2或3 中任一项所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 其特征在于, 所述残差路径由残差模块构成, 所述残差模块包括主分支和残差分支, 所述主 分支由两组串联的批正则化、 ReLu激活函数和卷积层构成。 5.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 其特征在于, 所述不对称卷积边界模块由三条卷积通道构成, 第一条通道由卷积核为 1×K和K×1的卷积 构成; 第二条通道由卷积核为K ×1和1×K的卷积构成; 第三条通道由卷积核为3 ×3和1×1 的卷积构成。 6.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 其特征在于, 所述边界细化模块采用残差结构。 7.根据权利要求1所述的一种基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络, 其特征在于, 所述注意力通道模块包括全局最大池化、 全局平均赤化和多层感知机; 所述全局最大池化和全局平均赤化为并行, 并将输出发送到多层感知机, 所述多层感 知机的第一层由C /ratio神经元组成, 第二层由C神经 元组成。 8.一种基于改进 Unet网络的视网膜血 管分割方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 步骤1、 获取视网膜血 管OCTA图像; 步骤2、 将所述视网膜血管OCTA图像输入权利要求1至7任一项所述的一种基于改进 Unet网络的视网膜血 管分割网络中, 获取 所述视网膜血 管OCTA图像的分割结果。 9.一种计算机设备, 包括存储器和处理器, 所述存储器中存储有计算机程序, 其特征在 于, 当所述处 理器运行 所述存储器存储的计算机程序时执 行权利要求8所述的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质, 其特征在于, 所述计算机可读存储介质中存储有多条计 算机指令, 所述多条计算机指令用于使计算机执 行权利要求8所述的方法。权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 115546227 A 2基于改进U net网络的视网膜血 管分割网 络、 分割方 法、 计算机 设备和存储介质 技术领域 [0001]本申请涉及图像处 理技术领域, 尤其涉及视网膜血 管图像的分割。 背景技术 [0002]视网膜血管作为人体唯一的可观察到的末端血管。 准确的视网膜血管分割结果对 患者的早期诊断具有重要意 义。 [0003]随着深度学习在机器视觉中的广泛应用, 它在医学影像领域发挥着越来越重要的 作用。 卷积神经网络在图像分割、 分类和检测等处理领域取得了长足的进步。 这项工作旨在 通过深度学习实现视网膜血管的准确自动分割。 视网膜血管的特征与人类健康有显着相关 性。 例如, 视网膜血管直径是判断儿童心血管疾病的重要生物标志物。 视网膜血管的精确分 割目前由专 业医生进 行。 然而, 人工分割视网膜血管不仅费时费力, 而且受医生主观因素影 响较大。 因此, 视网膜血 管的自动和准确分割在医学成像领域引起了极大的研究兴趣。 [0004]光学相干断层扫描血管造影(OCTA)是一种新颖的成像方式, 它与光学相干断层扫 描(OCT)相比, 它无需注射造影剂即可获得毛细血管形态信息。 已广泛应用于眼科疾病的研 究, 在检测灵敏度和 准确率方面具有显着优势。 这种对眼睛的非侵入性检查可提供清晰的 视网膜血 管图像。 [0005]近年来, 视网膜分割可以分为两种类型, 传统的基于机器学习的方法和基于深度 学习的方法。 基于文本和阈值的传统方法用于OCT图像的分割 。 Adjeroh和Kan daswamy等人 通过提取纹理信息来区分血管和非血管像素。 Li等人提出了一种匹配滤波器来提取多尺度 血管, 可以在提取血管的同时有效抑制噪声。 Eladawi等人提出了一种组合的马尔科夫 ‑吉 布斯随机场(MGRF)模型, 用于从其他背景组织中分割视网膜血管。 在复杂的OCTA背景情况 下, 人工确定提取 特征的方法不能很好 地区分血 管和噪声。 [0006]但与大多数医学图像不同, OCTA图像中的视网膜血管背景复杂, 树状结构中血管 粗细交替叠加, 呈弯曲和不规则形状, 毛细血管占据的像素很少, 因此经常出现漏检现象发 生在分割过程中。 发明内容 [0007]本发明目的是为了解决现有对视网膜血管OCTA图像分割不准确出现漏检现象的 问题, 提供了基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、 分割方法、 计算机设备和存储介 质。 [0008]本发明是通过以下技术方案实现的, 本发明一方面, 提供一种基于改进Unet网络 的视网膜血 管分割网络, 所述视网膜血 管分割网络包括: 编码器、 解码器和跳跃 连接, [0009]所述编码器包括 通道注意模块; [0010]所述通道注意模块用于增 加血管特征的权重; [0011]所述跳跃 连接包括 不对称卷积边界细化模块;说 明 书 1/10 页 3 CN 115546227 A 3
专利 基于改进Unet网络的视网膜血管分割网络、分割方法、计算机设备和存储介质
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