基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像层分割方法

本发明涉及一种基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法，为了精确的分割视网膜层与新生血管而设计。本发明基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法，包括：得到OCT图像特征训练神经网络分类器；多分辨图搜索算法获得最终的SF1；提取OCT图像的24个特征，使用神经网络分类器找到初始表面S1，S2,…,S8；根据初始边界S2至S8，使用约束图搜索算法依次找到精确的SF2至SF8；在SF7与SF8之间分割新生血管与积液，本发明基于神经网络与约束图搜索算法的OCT图像分割方法，操作简单、检测结果准确。克服现有的对于病变OCT图像分割算法识别率较低、分割效果较差等问题。