成果介绍
本发明提供的一种基于半监督深度学习的视网膜血管图像分割方法,包括以下步骤:S1.对视网膜血管图像进行预处理,得到预处理后的图像信息;
成果亮点
S2.对预处理后的图像信息进行切片处理;S3.将切片处理后的图像信息分成有标签数据和无标签数据;S4.构建卷积神经网络并对卷积神经网络进行训练:其中卷积神经网络包括U‑Net网络和基于U‑NET网络的Mean Teacher模型;将有标签数据输入至U‑net网络中进行训练,将无标签数据输入至基于U‑NET网络的Mean Teacher模型中进行训练;S5.将实时获取的视网膜血管图像通过步骤S1和步骤S2处理后输入至训练完成的卷积神经网络中进行处理,输出血管分割结果,能够有效提升半监督神经网络区分不同阈值像素的能力,确保最终图像分割结果的准确性。
团队介绍
重庆育成发展有限公司,成立于2013年,重庆高新开发建设投资集团成员,位于重庆市,是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。 经营范围:为高新技术企业提供技术咨询、技术服务,科技项目的技术转让、技术咨询,技术进出口,从事投资业务(不得从事金融业务),企业形象设计,市场营销策划,房地产信息咨询,会议及展览服务,场地租赁,物业管理,企业管理咨询,从事与创新创业相关的投资业务及资产管理,设计、制作、代理、发布国内外广告(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)重庆育成发展有限公司,成立于2013年,重庆高新开发建设投资集团成员,位于重庆市,是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。 经营范围:为高新技术企业提供技术咨询、技术服务,科技项目的技术转让、技术咨询,技术进出口,从事投资业务(不得从事金融业务),企业形象设计,市场营销策划,房地产信息咨询,会议及展览服务,场地租赁,物业管理,企业管理咨询,从事与创新创业相关的投资业务及资产管理,设计、制作、代理、发布国内外广告(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)
成果资料