基于RAU-net的视网膜血管图像分割OA北大核心CSCDCSTPCD
Retinal Vessel Image Segmentation Based on RAU-net
在眼科疾病的诊断中,对视网膜血管进行分割是非常有效的一种方法.在方法使用中,经常会遇到由于视网膜血管背景对比度低及血管末梢细节复杂导致的血管分割难度较大的问题,通过在设计网络的过程中在基础U-net网络中引入残差学习,注意力机制等模块,并将两者巧妙地结合在一起,提出一种新型的基于U-net的RAU-net视网膜血管图像分割算法.首先,在网络的编码器阶段加入残差模块,解决了模型网络加深导致梯度爆炸以及梯度消失的问题.其次,在网络的解码器阶段引入注意…查看全部>>
张丽娟;梅畅;李超然;章润
长春工业大学 计算机科学与工程学院,吉林 长春 130012长春工业大学 计算机科学与工程学院,吉林 长春 130012长春理工大学 光电信息学院 信息工程学院,吉林 长春 130114长春工业大学 计算机科学与工程学院,吉林 长春 130012
信息技术与安全科学
图像分割视网膜血管全卷积网络残差模块注意力机制
《红外技术》 2021 (12)
1222-1227,1233,7
吉林省教育厅"十三五"科学研究规划项目(JJKH20210747KJ)吉林省生态环境厅科研项目(吉环科字第2021-07).
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