技术特征：
技术总结
本发明公开一种基于深度全卷积神经网络的视网膜眼底图像分割方法，包括：选取训练集和测试集，对视网膜眼底图像提取得到视盘定位区域图像并进行血管去除操作；构建深度全卷积神经网络，将视盘定位区域图像作为其输入，基于已经训练好的权重参数为初始值在训练集上进行视盘分割模型的训练以微调模型参数，在此基础上进行视杯分割模型的参数微调；用训练好的视杯分割模型在测试集上进行视杯和视盘的分割，对最终分割的结果进行椭圆拟合，依据视杯和视盘的分割边界计算垂直杯盘比，并将杯盘比结果作为青光眼辅助诊断的重要依据。本发明实现视网膜眼底图像的视盘与视杯的自动分割，精度高，速度快。
技术研发人员：万程;牛笛;周鹏;刘江
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：2017.12.31
技术公布日：2018.09.11