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龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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：202210240651.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)視杯視盤分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)是由柳楊;呂彬;呂傳峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本視杯視盤分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字醫(yī)療技術(shù)，其實(shí)施例提供了視杯視盤分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括以下步驟：獲取原始眼底圖像；對(duì)原始眼底圖像進(jìn)行特征區(qū)域提取得到候選區(qū)域圖像；將候選區(qū)域圖像分別輸入至視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支、杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支和質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行訓(xùn)練得到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，其中，視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支用于確定候選區(qū)域圖像中的視盤位置信息，杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支用于對(duì)候選區(qū)域圖像進(jìn)行分割并輸出視杯視盤分割圖像，質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支用于對(duì)視杯視盤分割圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分；將原始眼底圖像輸入至目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，得到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊所輸出的目標(biāo)視杯視盤分割圖像，能夠優(yōu)化分割流程同時(shí)能夠有效提高分割的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)視杯視盤分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種視杯視盤分割方法，其特征在于，包括： 獲取原始眼底圖像，所述原始眼底圖像為包括視杯和視盤融合圖像數(shù)據(jù)的眼底圖像； 對(duì)所述原始眼底圖像進(jìn)行特征區(qū)域提取處理得到候選區(qū)域圖像； 將所述候選區(qū)域圖像分別輸入至視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支、杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支和質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行訓(xùn)練處理，得到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，其中，所述視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支用于確定所述候選區(qū)域圖像中的視盤位置信息，所述杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支用于對(duì)所述候選區(qū)域圖像進(jìn)行分割處理輸出視杯視盤分割圖像，所述質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支用于對(duì)所述杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支所輸出的所述視杯視盤分割圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分； 將所述原始眼底圖像輸入至所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，得到所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊所輸出的目標(biāo)視杯視盤分割圖像； 所述將所述候選區(qū)域圖像分別輸入至視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支、杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支和質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行訓(xùn)練處理，得到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，包括： 將所述候選區(qū)域圖像輸入至視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支確定視盤位置信息，所述視盤位置信息包括類別信息和邊界框坐標(biāo)信息； 將所述類別信息和所述邊界框坐標(biāo)信息分別通過第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)計(jì)算得到第一損失函數(shù)值和第二損失函數(shù)值； 將所述候選區(qū)域圖像輸入至所述杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行分割處理得到杯視盤分割圖像，并將所述杯視盤分割圖像通過第三損失函數(shù)計(jì)算得到第三損失函數(shù)值； 將所述候選區(qū)域圖像通過杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支的第一個(gè)卷積層輸出的特征數(shù)據(jù)與所述杯視盤分割圖像輸入至所述質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支得到質(zhì)量評(píng)分值，并將所述質(zhì)量評(píng)分值通過第四損失函數(shù)計(jì)算得到第四損失函數(shù)值； 將所述第一損失函數(shù)值、所述第二損失函數(shù)值、所述第三損失函數(shù)值和所述第四損失函數(shù)值輸入至第五損失函數(shù)計(jì)算得到綜合損失函數(shù)值； 根據(jù)所述綜合損失函數(shù)值分別對(duì)所述視盤檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支、所述杯盤分割網(wǎng)絡(luò)分支和所述質(zhì)量評(píng)分網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊。

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