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视网膜血管图像分割在疾病的自动诊断中起着重要的作用,是早期诊断和手术规划的关键步骤.所以视网膜血管树的精确分割己成为计算机辅助诊断的先决条件.随着卷积神经网络在医学图像分割中的应用,一些分割性能优越的网络逐渐被提出.但是他们忽略了上下文多视野的关注,导致微血管分支很难分出.为了解决此问题,本文提出了一种多视野上下文关注的网络架构.该网络融入一个新的多视野关注模块,该模块能够在扩大感受野的同时关注有效信息,防止微血管分割断裂.其次网络融入注意力门控机制,将低级特征和高级特征相结合,产生更具代表性的新特