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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的眼底病变渗出分割方法及装置,该方法包括：获取待处理眼底图片；基于Encoder-Decoder结构构建眼底病变渗出分割的深度学习网络；将待处理眼底图片输入深度学习网络中,得到渗出分割结果；其中,深度学习网络的编码端包括多个下采样模块,以对待处理眼底图片进行多次下采样后,输出特征图给解码端；相应的,解码端包括多个上采样模块,以对特征图进行多次上采样,最终得到渗出分割结果。本发明利用Encoder-Decoder结构构建眼底病变渗出分割的全卷积深度学习网络,该网络模型不仅参数量小、算法简单,还具有快速提取图片多尺度特征的能力,从而提升了检测结果的准确度。
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