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[00051186]基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像层分割方法

交易价格: 面议

所属行业: 分析仪器

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN201710480352.5

交易方式: 完全转让 许可转让 技术入股

联系人: 苏州大学

所在地:江苏 苏州市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

摘要:本发明涉及一种基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法,为了精确的分割视网膜层与新生血管而设计。本发明基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法,包括得到OCT图像特征训练神经网络分类器;多分辨图搜索算法获得最终的SF1;提取OCT图像的24个特征,使用神经网络分类器找到初始表面S1,S2,…,S8;根据初始边界S2至S8,使用约束图搜索算法依次找到精确的SF2至SF8;在SF7与SF8之间分割新生血管与积液,本发明基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法,操作简单、检测结果准确。克服现有的对于病变OCT图像分割算法识别率较低、分割效果较差等问题。

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