一种基于GAN的视网膜血管图像智能分割方法
发布时间: 2022-07-03
来源: 科创项目库
基本信息
本发明公开了一种基于GAN的视网膜血管图像智能分割方法,包括以下步骤:1、给定视网膜图像集,划分训练集和测试集;2、设计生成器网络G和判别器网络D,构建Adam优化器;3、将训练集输入到G;4、G生成血管分割图像;5、D对G生成的分割图像判别计算;6、对G和D参数更新;7、对G评估并获得最优模型G’,重复第3‑7步直至迭代结束;8、将视网膜图像输入G’生成血管分割图像。本发明使用大感受野网络模型对视网膜图像进行智能分割,得到最终的视网膜血管分割图像。本发明的网络模型具有较好的鲁棒性,所得到的血管分割图像含有较少的噪声,总体优于现有的视网膜血管图像分割方法。