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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于分层多维路径编码的眼底黄斑裂孔结构三维模型重建方法及系统，方法包括：S1、收集眼部OCT数据集；S2、对眼部OCT数据集中的图像进行预处理；S3、构建分层多维路径编码框架，用于对眼底黄斑裂孔各组织结构进行分割；S4、将预处理数据集分为训练集和测试集；S5、将训练集图像输入至分层多维路径编码框架进行眼部OCT图像分割训练；S6、采用交叉熵损失函数，用于解决分割精度和类别不平衡问题；S7、将测试集图像输入至已充分训练的分割框架中，并评估分割精度和鲁棒性；S8、将分割后图像转换成三维模型。本发明旨在提高眼科光学相干断层扫描图像中黄斑孔等眼底结构的分割精度和效率，并基于精确的分割结果，进行高精度的眼底结构三维重建。
主权项：1.基于分层多维路径编码的眼底黄斑裂孔结构三维模型重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集或选择眼部OCT数据集；S2、对眼部OCT数据集中的图像进行预处理；S3、构建分层多维路径编码框架，用于对眼底黄斑裂孔组织结构进行分割；S4、将预处理数据集分为训练集和测试集；S5、将训练集图像输入至分层多维路径编码框架进行分割训练；S6、采用交叉熵损失函数，用于解决分割精度和类别不平衡问题；S7、将测试集图像输入到已训练的分割框架中，并评估分割精度和鲁棒性；S8、将分割后图像转换成三维模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于分层多维路径编码的眼底黄斑裂孔结构三维模型重建方法及系统
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