基于U-Net的多尺度视网膜血管分割方法OACSTPCD
视网膜血管的形态和结构一直是高血压、冠心病、糖尿病等疾病的重要诊断指标之一,其检测和分割具有十分重要的意义。为了解决视网膜血管分割中,血管末梢缺失和细小血管断裂的问题,提出了一种基于U-Net改进模型的多尺度分割方法,通过在编码阶段和解码阶段之间采用增加卷积块的方式来保持对不同尺度下的特征提取,同时对增加的卷积块采用密集连接的方式解决由于网络加深带来的浅层特征缺失和梯度消失问题,从而增强模型的特征提取能力并提高分割性能。此外,采用Dice损失函数…查看全部>>
喻鲁立;陈黎
武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北武汉430065
信息技术与安全科学
视网膜血管U-Net卷积神经网络图像分割密集连接多尺度策略
《计算机技术与发展》 2022 (4)
P.140-145,6
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