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申请/专利权人：广东技术师范大学

摘要：本发明涉及视网膜图像仿真生成技术领域，公开了一种基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成方法，通过获得术前OCT图像对应的术前OCT轮廓图，根据术前OCT轮廓图通过基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成模型生成术后OCT轮廓图，简单高效，且生成的轮廓图的准确度高，利用术后OCT轮廓图，即可测量部分关键的病理指标，并不需要术后OCT图像辅助，医生也能一定程度上评估患者的术后恢复效果，实用性强；并且本发明有效融合深度学习和迁移学习技术，充分利用术前OCT图像及其特征，使得生成的术后OCT轮廓图更准确，特征细节更丰富。另外，本发明还提供一种基于上述方法的系统。

主权项：1.一种基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集不同眼底疾病的术前OCT图像A和术后OCT图像B作为数据集；S2、根据眼底疾病的种类，将数据集分为不同领域；S3、根据术前OCT图像A，获得术前OCT轮廓图AL；根据与术前OCT图像A相对应的术后OCT图像B，获取术后真实轮廓图real_BL，构成新的数据集；S4、构建基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成模型，基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成模型包括生成器G1、判别器D1和域分类器C，将S3获得的数据集送入基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成模型进行训练，包括：S4.1通过卷积神经网络对术前OCT轮廓图AL进行特征提取，并转化为张量表示；之后输入生成器G1，得到预测生成的术后生成轮廓图fake_BL；S4.2、将术前OCT轮廓图AL、术后真实轮廓图real_BL和术后生成轮廓图fake_BL输入判别器D1，根据判别结果计算判别器损失loss_D1并更新判别器D1的参数；S4.3、将术前OCT轮廓图AL、术后真实OCT轮廓图real_BL和术后生成轮廓图fake_BL输入域分类器C，根据对领域的判别结果计算域分类器损失loss_C并更新域分类器C的参数；S4.4、计算生成器损失loss_G1并更新生成器G1的参数，其中，判别器D1和域分类器C的判别结果参与生成器损失loss_G；S4.5、重复步骤S4.2、S4.3和S4.4，直至训练结束，得到训练好的基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成模型；S5、获取新拍摄的术前OCT图像对应的术前OCT轮廓图，将新拍摄的术前OCT图像对应的术前OCT轮廓图输入训练好的基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成模型的生成器G1，输出相应的术后生成OCT轮廓图。

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百度查询： 广东技术师范大学 一种基于域适应的眼科OCT术后轮廓图生成方法及系统