公开(公告)号：CN115937192A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211723422.2

申请日：2022-12-30

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 夏绍燕 ,  刘潇丽 ,  程健 ,  宫宇新 ,  朱皞罡

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/194 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开一种无监督视网膜血管分割方法、系统及电子设备，涉及图像处理技术领域。本发明提供的无监督视网膜血管分割方法，通过采用由多模态视网膜血管数据集训练编码器和分割器得到血管分割模型，能够精确得到输入的视网膜图像的血管分割结果。并且，由于本发明在多模态视网膜血管数据集进行模型的无监督训练，使得训练得到的血管分割模型能够直接应用在各种目标学域数据集上。

公开(公告)号：CN117292135A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311426036.1

申请日：2023-10-31

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 朱皞罡 ,  宫宇新

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开一种图像分割方法及系统，涉及医学图像分割技术领域，该方法包括获取目标医学超声图像；将目标医学超声图像输入至训练好的图像语义分割模型中，得到最终图像分割图；训练好的图像语义分割模型包括训练好的第一分割网络和训练好的第二分割网络；训练好的第一分割网络用于对目标医学超声图像进行语义分割，得到初始图像分割图；训练好的第二分割网络用于在多个提取尺度上对初始图像分割图和目标医学超声图像进行特征提取，得到多个尺度特征，并将所有尺度特征进行融合，得到融合特征，根据融合特征得到最终图像分割图。本发明将第一分割网络输出的初始图像分割图作为先验知识输入至第二分割网络进一步分割，提高了组织的分割结果。

公开(公告)号：CN115937192B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202211723422.2

申请日：2022-12-30

申请人： 北京航空航天大学

发明人： 夏绍燕 ,  刘潇丽 ,  程健 ,  宫宇新 ,  朱皞罡

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/194 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开一种无监督视网膜血管分割方法、系统及电子设备，涉及图像处理技术领域。本发明提供的无监督视网膜血管分割方法，通过采用由多模态视网膜血管数据集训练编码器和分割器得到血管分割模型，能够精确得到输入的视网膜图像的血管分割结果。并且，由于本发明在多模态视网膜血管数据集进行模型的无监督训练，使得训练得到的血管分割模型能够直接应用在各种目标学域数据集上。