【摘 要】
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为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度.首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征.针对细小血管难以捕捉的问题,将网络中的普通卷积换成可变卷积,它可以根据血管的形状、大小改变感受野的大小,提高算法的分割准确度.然后使用SFAM模块来优化U-net3+网络中的特征融合部分,保留更多的有用信息.在视网膜图像数据库上测试本文算法,结果表明,分割的平均准确率为97.63％,比传统
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221000
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为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度.首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征.针对细小血管难以捕捉的问题,将网络中的普通卷积换成可变卷积,它可以根据血管的形状、大小改变感受野的大小,提高算法的分割准确度.然后使用SFAM模块来优化U-net3+网络中的特征融合部分,保留更多的有用信息.在视网膜图像数据库上测试本文算法,结果表明,分割的平均准确率为97.63％,比传统的U-net网络和U-net3+网络分别提高了 2.35％、0.99％.可见,改进算法有效提高了视网膜血管分割精度.
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