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申请/专利权人：天津医科大学总医院;天津理工大学

摘要：本公开提供了一种图像分割方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取光学相干断层扫描造影OCTA图像，基于编解码器提取OCTA图像中的血管图像区域信息以及无血管图像区域信息，将血管图像区域信息以及无血管图像区域信息输入分割智能模型得到中央凹无血管图像区域，用血管末端对中央凹无血管区域边界的限制，精准地分割出了中央凹无血管区域的边界，从而提升了中央凹无血管区域的分割精度。

主权项：1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取光学相干断层扫描血管造影OCTA图像；基于编解码器提取所述OCTA图像中的血管图像区域信息以及无血管图像区域信息；将所述血管图像区域信息以及无血管图像区域信息输入分割智能模型，得到中央凹无血管图像区域；所述输入分割智能模型包括特征聚合模块以及边界感知模块；所述将所述血管图像区域信息以及无血管图像区域信息输入分割智能模型，得到中央凹无血管图像区域，包括：将所述血管图像区域信息输入多尺度全局特征提取器，得到第一输出结果；将所述血管图像区域信息以及无血管图像区域信息输入多方向局部特征提取器，得到第二输出结果；将所述第一输出结果以及第二输出结果输入注意力模块，得到第三输出结果；将所述无血管图像区域信息以及所述第三输出结果输入边界感知模块，得到中央凹无血管图像区域；所述将所述血管图像区域信息以及无血管图像区域信息输入多方向局部特征提取器，得到第二输出结果，包括：基于Transformer神经网络结构以及血管图像区域信息确定多个特征图；基于第二预设公式对多个特征图进行计算，得到第二输出结果；其中，所述第二预设公式为： （2）其中，X为无血管图像区域信息，X×W表示条带卷积操作，W表示大小为2k+1的条带卷积滤波器，k是一个正整数，是滤波器w的方向向量，i为横坐标，j为纵坐标，l为卷积核在特定方向上的偏移量，为第二输出结果；所述将所述无血管图像区域信息以及所述第三输出结果输入边界感知模块，得到中央凹无血管图像区域，包括：将所述无血管图像区域信息以及所述第三输出结果在无血管图像区域信息上进行感知窗口初始化，得到窗口集合W；确定无血管图像区域信息中边界的熵值和第三输出结果中血管末端的熵值，将所述以及之和确定为窗口最终得分； （6）其中，x，y是窗口的左上角坐标，h，w位是窗口的大小，N为集合W中的窗口个数，m为高度的索引，n为宽度的索引;基于非极大值抑制操作去除集合W中重叠度高的窗口，将得分最高的前z个窗口确定为最终边界感知窗口集合；利用卷积操作提取集合中窗口内部的边界信息，得到；将与无血管图像区域信息融合，得到中央凹无血管图像区域。

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