融合W-net和条件生成对抗网络的视网膜血管分割方法

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摘要

本发明涉及深度学习算法在医疗影像分析领域的应用，特别是一种融合W‑net和条件生成对抗网络的视网膜血管分割算法。本发明较好地解决分割灵敏度偏低和微小血管分割不足的问题，在网络的参数利用率、信息流通性和特征解析力上取得较大的进步，有助于主血管完整分割和微血管精细分割，且血管交叉处不易断裂，病灶与视盘不易误分割为血管。本发明在较低复杂度的情况下融合多种网络模型，在DRIVE数据集上整体分割性能表现优异，其灵敏度和准确率分别为87.18％和96.95％，ROC曲线值达到98.42％，可用于医疗领域的计算机辅助诊断，实现快速自动化视网膜血管分割。

基本信息

专利标题：

融合W-net和条件生成对抗网络的视网膜血管分割方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110930418A

申请号：

CN201911178337.0

公开（公告）日：

2020-03-27

申请日：

2019-11-27

授权号：

CN110930418B

授权日：

2022-04-19

发明人：

梁礼明蓝智敏吴健盛校棋杨国亮冯新刚

申请人：

江西理工大学

申请人地址：

江西省赣州市章贡区红旗大道86号

代理机构：

赣州凌云专利事务所

代理人：

曾上

优先权：

CN201911178337.0

主分类号：

G06T7/11

IPC分类号：

G06T7/11 G06N3/04