眼底图像分割模型训练方法、设备和青光眼辅助诊断系统

专利主权项内容

1.一种眼底图像分割模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含源域图像和对应标签的数据集，以及包含目标域图像的数据集；将所述源域图像和目标域图像的RGB颜色空间转换为LAB颜色空间，在LAB颜色空间内，在A通道和B通道面向目标域图像对源域图像执行直方图匹配，对L通道的每个像素执行自适应亮度校准，再将A通道、B通道和L通道合并后返回RGB颜色空间，得到风格对齐的源域图像和目标域图像；构建U型分割网络，所述U型分割网络包括特征提取模块和特征融合模块，其中特征提取模块包括上采样子模块、主分支下采样子模块和两个侧分支下采样子模块，所述特征融合模块包括选择性跳跃连接子模块和瓶颈注意力子模块；使用所述风格对齐的源域图像和目标域图像对所述U型分割网络进行训练，提取多尺度特征，并进行多色彩空间特征的信息融合；计算所述U型分割网络的边缘感知损失，根据所述边缘感知损失更新所述U型分割网络的参数，得到眼底图像分割模型。