蘇州微清醫(yī)療器械有限公司鄭儒楠獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州微清醫(yī)療器械有限公司申請(qǐng)的專利一種糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的多類別病灶分割方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114913186B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210573653.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/11;該發(fā)明授權(quán)一種糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的多類別病灶分割方法及系統(tǒng)是由鄭儒楠;李超宏設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-05-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本一種糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的多類別病灶分割方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供了一種糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的多類別病灶分割方法與系統(tǒng),涉及人工智能領(lǐng)域,所述方法應(yīng)用于多類別病灶分割系統(tǒng),所述方法包括:下載圖像預(yù)分割模型;對(duì)糖網(wǎng)進(jìn)行歷史圖像采集,生成歷史圖像集合;進(jìn)行移動(dòng)端的網(wǎng)絡(luò)集成,生成精細(xì)化圖像分割模型;利用圖像預(yù)分割模型,確定泛化參數(shù),得到泛化后圖像分割模型;將測(cè)試樣本集合輸入泛化后圖像分割模型,得到病灶語(yǔ)義分割數(shù)據(jù);利用病灶識(shí)別校正模塊,獲得多類別病灶分割類型。解決難以對(duì)糖網(wǎng)圖像進(jìn)行精細(xì)分割,導(dǎo)致難以對(duì)病灶進(jìn)行多類別的精準(zhǔn)識(shí)別的技術(shù)問(wèn)題,達(dá)到智能優(yōu)化糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的類別病灶分割方案,快速定位病灶類別信息,提高病灶圖像分割及其多類別病灶識(shí)別精準(zhǔn)度的技術(shù)效果。
本發(fā)明授權(quán)一種糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的多類別病灶分割方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種糖網(wǎng)眼底圖像數(shù)據(jù)的多類別病灶分割方法,其特征在于,所述方法應(yīng)用于多類別病灶分割系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括網(wǎng)絡(luò)集成模塊、病灶識(shí)別校正模塊,所述方法包括: 從所述多類別病灶分割系統(tǒng)下載圖像預(yù)分割模型,其中,所述圖像預(yù)分割模型嵌入有深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu); 通過(guò)對(duì)糖網(wǎng)進(jìn)行歷史圖像采集,可生成歷史圖像集合,其中,所述歷史圖像集合可自定義劃分為訓(xùn)練樣本集合、測(cè)試樣本集合; 利用所述網(wǎng)絡(luò)集成模塊,對(duì)所述圖像預(yù)分割模型和所述訓(xùn)練樣本集合進(jìn)行移動(dòng)端的網(wǎng)絡(luò)集成,用以生成精細(xì)化圖像分割模型,且所述精細(xì)化圖像分割模型具備輕量級(jí)結(jié)構(gòu); 利用所述圖像預(yù)分割模型,對(duì)訓(xùn)練好的所述精細(xì)化圖像分割模型進(jìn)行損失分析,并通過(guò)分析結(jié)果確定泛化參數(shù),用以對(duì)所述精細(xì)化圖像分割模型進(jìn)行泛化處理,可得到泛化后圖像分割模型; 所述對(duì)訓(xùn)練好的所述精細(xì)化圖像分割模型進(jìn)行損失分析,包括:將所述圖像預(yù)分割模型作為T(mén)eacher端,將所述精細(xì)化圖像分割模型作為Student端;對(duì)所述Teacher端進(jìn)行損失函數(shù)分析,用以確定對(duì)應(yīng)的Teacher端損失參數(shù)Lt;對(duì)所述Student端進(jìn)行損失函數(shù)分析,用以確定對(duì)應(yīng)的Student端損失參數(shù)Ls;計(jì)算所述Teacher端損失參數(shù)Lt和所述Student端損失參數(shù)Ls進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,用以確定所述精細(xì)化圖像分割模型的損失函數(shù)L; 其中,基于公式:L=αLt+βLs,確定所述精細(xì)化圖像分割模型的損失函數(shù)L,其中,α、β為損失加權(quán)系數(shù),α=0.9,β=0.1; 基于公式:對(duì)所述Teacher端進(jìn)行損失函數(shù)分析,其中,Lt為圖像預(yù)分割模型文件產(chǎn)生的teacherloss,p′i是圖像預(yù)分割模型文件softmax后產(chǎn)生的第i類的概率,vi為圖像預(yù)分割模型中第i類未歸一化的概率,q′i是經(jīng)教師網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)后精細(xì)化圖像分割模型文件softmax后產(chǎn)生的第i類的概率,zi為精細(xì)化圖像分割模型第i類未歸一化的概率; 基于公式:對(duì)所述Student端進(jìn)行損失函數(shù)分析,其中,Ls為精細(xì)化圖像分割模型文件產(chǎn)生的studentloss,N為總類別數(shù),ci為精細(xì)化圖像分割模型第i類的真值,正樣本為1,負(fù)樣本為0,qi是經(jīng)真值學(xué)習(xí)后精細(xì)化圖像分割模型文件softmax后產(chǎn)生的第i類的概率, 將所述測(cè)試樣本集合輸入至所述泛化后圖像分割模型進(jìn)行訓(xùn)練,用以得到所述測(cè)試樣本集合的病灶語(yǔ)義分割數(shù)據(jù); 利用所述病灶識(shí)別校正模塊,對(duì)所述病灶語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)進(jìn)行病灶的識(shí)別校正,用以獲得所述測(cè)試樣本集合的多類別病灶分割類型。
如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人蘇州微清醫(yī)療器械有限公司,其通訊地址為:215124 江蘇省蘇州市工業(yè)園區(qū)金雞湖大道88號(hào)G2-1601、1602單元;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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