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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：青光眼眼底图像超分辨率生成模型的训练方法及重建方法，属于医学影像数据处理技术领域。为了解决利用现有的生成模型对青光眼眼底图像进行超分辨率重建时存在不能有效的针对青光眼眼底图像的特点进行重建的问题，本发明的重建生成模型为生成对抗网络的生成器，将高分辨率的青光眼眼底图像作为参考图像，将对其进行下采样得到的低分辨率图像作为生成器的输入，通过生成对抗网络整体训练使生成器能够生成青光眼眼底图像超分辨率重建图像，在生成对抗网络的训练过程中，利用参考图像与重建图像第n层的神经纤维层横截面面积、筛板区域的二值边缘图计算图像质量评估损失和边缘相似性损失作为总损失实现模型的训练。
主权项：1.一种青光眼眼底图像超分辨率重建生成模型的训练方法，其特征在于，青光眼眼底图像超分辨率重建生成模型为生成对抗网络的生成器，将高分辨率的青光眼眼底图像作为参考图像，将对高分辨率的青光眼眼底图像进行下采样得到的低分辨率图像作为生成器的输入，通过生成对抗网络整体训练使生成器能够生成青光眼眼底图像超分辨率重建图像，在生成对抗网络的训练过程中，利用损失函数F得到总损失函数，基于总损失函数指导生成器的训练；损失函数F如下：F＝w1DCA_NFLIref，Irec+w2LC_ESMIref，Irec 其中，w1、w2为调节权重，DCA_NFLIref,Irec表示图像质量评估损失，LC_ESMIref,Irec表示边缘相似性损失；Arec,nAref,n分别代表参考图像与重建图像第n层的神经纤维层横截面面积，N则是分割得到的神经纤维层数量；ErefErec分别是参考图像和重建图像筛板区域的二值边缘图；|Eref∩Erec|是参考图像与重建图像中筛板区域二值边缘重叠的像素数；|Eref+Erec|是参考图像与重建图像两个图像中筛板区域二值边缘像素的数量和，是两幅图像中边缘像素的总数。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 青光眼眼底图像超分辨率生成模型的训练方法及重建方法
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