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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明公开了基于泊松融合数据增强的糖尿病视网膜病变分割方法，涉及医学图像分割技术领域。本发明包括：接收病变图像，采用基于均值坐标的泊松融合算法对病变图像进行扩充，并对其进行预处理，然后将数据集划分为训练集和测试集；构建以U‑Net++网络为基础的分割网络结构，分割网络结构中包括编码器、解码器，在编码器中，将标准卷积模块替换为残差模块，并在每一个残差模块后加入轻量化的通道注意力机制。本发明在编码器和解码器中间添加残差模块及轻量化通道注意力机制，不仅可以有助于保留原始输入信息，并在网络深度增加时保持信息的流动，使模型更好地聚焦于输入数据中的重要部分，避免信息丢失的问题，还有效的提升了模型的性能。
主权项：1.基于泊松融合数据增强的糖尿病视网膜病变分割方法，其特征在于，包括以下步骤：接收病变图像，采用基于均值坐标的泊松融合算法对病变图像进行扩充，并对其进行预处理，然后将数据集划分为训练集和测试集；构建以U-Net++网络为基础的分割网络结构，分割网络结构中包括编码器、解码器，在编码器中，将标准卷积模块替换为残差模块，并在每一个残差模块后加入轻量化的通道注意力机制；在分割网络结构的最下层添加轻量化的ASPP模块，并且将分割网络结构中原始的标准卷积替换为深度可分离卷积；利用训练集对上述分割网络结构进行训练，得到训练后的分割网络模型；将测试集图像输入上述分割网络模型中，得到预测结果图，并对预测结果进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于泊松融合数据增强的糖尿病视网膜病变分割方法
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