融合中心线图和增强对比度网络的血管分割方法及其系统

专利主权项内容

1.一种融合中心线图和增强对比度网络的血管分割方法，其特征是，包括以下步骤：S1.在数据集和/>中选取/>张眼底视网膜图像，记为数据集/>；S2.对数据集进行预处理，首先进行数据增强，然后将增强后的数据集/>按比例划分为训练集/>和测试集/>；S3.构建包含编码器、中间结构层，提取中心线模块，第一解码器、第二解码器和特征融合模块的网络结构，对输入图像进行特征提取和分析，然后将得到的特征图送入解码器，最后对特征图进行融合；S4.通过计算提取中心线模块得到的中心线热图与其对应的掩模图像标签的损失函数来量化预测结果和真实标签之间的差异程度，进一步计算总体损失/>；S5.使用反向传播计算损失函数对网络参数的梯度，对步骤S3中网络结构的参数进行优化，得出最优的网络权重和偏置量/>，并将其保存，然后读取保存的网络权重和偏置量/>，并将其加载入网络结构中，最后读取测试集的眼底视网膜图像，完成血管分割，保存最终的图像结果。