极小样本条件下视网膜血管掩码生成方法、系统及数据扩增方法和视网膜血管网络的形态图像处理设备

本发明属于医疗设备领域，尤其涉及极小样本条件下视网膜血管掩码生成方法、系统及数据扩增方法和视网膜血管网络的形态图像处理设备。该方法先获取少量真实视网膜血管掩码，经过重采样、归一化及形态特征提取后，构建改进后的StyleGAN2‑ADA形态条件生成模型。把七个可微分血管形态特征作为条件先验，同时嵌入生成器与判别器；生成器依靠分层独立风格向量与ToRGB累加结构，实现多尺度血管形态解耦；训练时引入拓扑连续性增强损失，降低血管断裂、孤立噪点和拓扑畸变问题。此外，还基于七个形态特征构建生成掩码真实性和多样性的评价方法，将生成的掩码用于下游视网膜血管分割模型的数据扩增，最终在极小样本条件下生成视网膜血管掩码，提升视网膜血管分割精度。