一种基于改进Attention U-net的联合视杯视盘分割方法OA北大核心CSTPCD
A JOINT SEGMENTATION METHOD FOR OPTIC DISC AND OPTIC CUP BASED ON MODIFIED ATTENTION U-NET
青光眼是当前世界范围内致盲的主要病因之一,其发病过程没有明显的特征.视杯盘比是青光眼诊断中最主要的评估指标之一,这使得视杯视盘的分割成为了目前青光眼诊断的关键.已有的视杯视盘分割方法大多基于手工提取的特征,低效且精度不高.提出一种名为MAR2U-net的深度神经网络架构用于青光眼视杯视盘的联合分割.它是基于Attention U-net的一种改进架构,通过在Attention U-net的基础之上引入递归残差卷积模块来提取更加深层次的特征,并结合…查看全部>>
秦运输;王行甫
中国科学技术大学计算机科学与技术学院 安徽 合肥 230031中国科学技术大学计算机科学与技术学院 安徽 合肥 230031
信息技术与安全科学
青光眼检测视杯与视盘分割Attention U-net
《计算机应用与软件》 2021 (3)
181-189,9
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