摘要
本发明涉及外周血管图像分割技术领域,具体涉及一种外周血管影像辅助分割方法及系统。本发明根据病变像素点预设邻域内的灰度分布与边缘分布,获得病变强度指标;根据病变区域的轮廓特征,获得形状特征因子;根据病变区域的灰度分布,获得结构特征因子;根据病变区域像素点数量,获得范围特征因子;根据上述特征因子差异与病变强度指标,获得扩充权重系数;根据每幅病变血管图像内病变区域的扩充权重系数分布获得扩充采样优先程度;进而获得扩充后训练模型;根据扩充后训练模型对外周血管图像进行分割。本发明使扩充后的外周血管样本平衡且丰富,增加了深度学习分割网络的泛化能力,提升了辅助分割的精确性。