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摘要
本发明公开了一种基于3D和2D相结合的OCTA图像视网膜血管分割方法,包括以下步骤：对输入的3D数据进行裁剪和切块操作,并进行像素值转化；将预处理后的3D数据输入到3D自适应投影学习网络中生成3D数据的投影图；将投影图和2D图像输入到2D血管分割网络中,得到视网膜血管的预测图；根据预测图和其对应的血管标签图生成血管段,计算血管段像素的厚度不一致性权重及血管厚度不一致性损失；基于预测图和血管标签图计Tversky损失,保留总损失最小的网络参数作为最终预测网络；使用最终预测网络分割待处理OCTA图像的视网膜血管。本发明可以为与视网膜血管相关疾病的诊断和研究提供更客观精确的评估手段,可以快速和准确地分割出的视网膜血管。
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