【摘 要】
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冠状动脉血管是研究心血管疾病的重要基础,为准确分割DSA(Digital subtraction angiography)图像冠状动脉血管,提高训练过程中血管特征的有效利用率,提出了一种基于U-Dense-net网络的分割方法。该方法首先对数据集进行限制对比度直方图均衡化预处理;然后对预处理结果进行图像粗分割,基于U-Dense-net网络,在解码器部分融合密集残差块和注意力机制实现深度神经网络模
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,杭州310018;武警海警总队医院信息科,浙江嘉兴314000
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冠状动脉血管是研究心血管疾病的重要基础,为准确分割DSA(Digital subtraction angiography)图像冠状动脉血管,提高训练过程中血管特征的有效利用率,提出了一种基于U-Dense-net网络的分割方法。该方法首先对数据集进行限制对比度直方图均衡化预处理;然后对预处理结果进行图像粗分割,基于U-Dense-net网络,在解码器部分融合密集残差块和注意力机制实现深度神经网络模型,加强特征映射,充分提取局部特征,实现血管与背景的分类;最后利用形态学处理、阈值分割、基于多点区域生长
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