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申请/专利权人：浙江省立同德医院(浙江省精神卫生研究院);浙江工业大学
摘要：一种基于结构注意力网络的OCT视网膜图像层分割方法，包括以下步骤：1对原始的OCT视网膜图像进行预处理；2将预处理后的图像输入网络的编码器模块进行逐级的特征提取和下采样；3将最后一级的下采样结果输入结构特征模块；4将结构特征和编码器模块中每一级的特征提取结果输入网络的结构注意力解码器模块进行逐级的上采样和特征提取；5将最后一级的特征提取结果输入两个输出层，分别输出OCT层分割和OCT层边界分割结果；6将分割结果输入网络的融合模块得到最终的OCT层分割结果。本发明缓解图像局部噪声对分割结果的不良影响，同时避免了多步骤处理带来的不稳定性，节省后处理步骤产生的大量计算时间。
主权项：1.一种基于结构注意力网络的OCT视网膜图像层分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1对原始的OCT视网膜图像进行预处理；2将预处理后的图像输入网络的编码器模块，进行逐级的特征提取和下采样；3将编码器模块中最后一级的下采样结果输入网络的结构特征模块，提取视网膜组织的结构特征；4将结构特征和编码器模块中每一级的特征提取结果输入网络的结构注意力解码器模块，进行逐级的上采样和特征提取；5将解码器模块中最后一级的特征提取结果输入两个输出层，分别输出OCT层分割结果和OCT层边界分割结果；6将两个分割结果输入融合模块，输出最终的OCT层分割结果。
全文数据：
权利要求：
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