基于三维C3D+Vinception的视网膜OCT图像分类方法专利

本文档介绍了一项关于视网膜光学相干断层成像(Optical coherence tomography, OCT)的发明专利，标题为"一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图像分类方法"。该发明针对医疗领域，特别是在眼科诊断中，利用深度学习技术来提升视网膜OCT图像的处理能力。 专利的核心内容是设计了一种新颖的神经网络架构，即VinceptionC3D，它是在C3D卷积神经网络的基础上进行改进的。C3D原本是一种三维卷积神经网络，用于视频识别，但在这里被扩展用于处理视网膜OCT图像。 VinceptionC3D通过集成多通道特征的Vinception模块，增强了网络对复杂图像特征的捕捉能力，并引入了批标准化技术，这有助于优化网络性能和稳定性。 该发明方法的具体步骤包括： 1. **图像采集与预处理**：首先，对视网膜OCT图像进行采集，并将其划分为训练集、验证集和测试集，以确保数据的有效划分和模型的泛化能力。预处理是为了提高图像质量，以便网络能更好地解析。 2. **搭建VinceptionC3D网络结构**：构建出包含Vinception模块的C3D网络结构，这个改进版的网络能够更有效地融合不同通道的信息，提高了模型的特征提取能力。 3. **模型训练与测试**：利用C3D的预训练模型作为VinceptionC3D的起点，利用训练集数据对网络进行训练，然后加载预训练模型继续训练，直至得到性能良好的VinceptionC3D模型。最后，通过测试集验证模型的准确性和鲁棒性。 该方法的优势在于，它能够对三维视网膜OCT图像进行整体分类，从而简化了后续的图像分割和分析过程，显著提升了工作效率。这对于眼科疾病的早期诊断和治疗具有重要意义，因为它可能帮助医生更快速地识别和定位病变区域，为临床决策提供更精确的数据支持。 这项专利为视网膜OCT图像的自动化分析提供了一种高效且精准的解决方案，是深度学习在医疗影像处理领域的一个重要应用实例。