【摘 要】
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针对现有视网膜血管分割方法存在着分割不足、抗干扰能力弱等问题,提出了一种基于视觉注意力增强模型的视网膜血管分割方法。首先,通过白平衡和滤波对视网膜眼底图像进行增强预处理;然后,在医学图像分割网络中引入视觉注意力模型,提高视网膜血管特征的显著性,利用构建的深度分割网络进行模型训练;最后,利用训练得到的模型进行视网膜血管的分割预测。该方法在DRIVE和STARE两种数据集上进行实验,得到的Dice分割
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,成都东区爱尔眼科医院
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针对现有视网膜血管分割方法存在着分割不足、抗干扰能力弱等问题,提出了一种基于视觉注意力增强模型的视网膜血管分割方法。首先,通过白平衡和滤波对视网膜眼底图像进行增强预处理;然后,在医学图像分割网络中引入视觉注意力模型,提高视网膜血管特征的显著性,利用构建的深度分割网络进行模型训练;最后,利用训练得到的模型进行视网膜血管的分割预测。该方法在DRIVE和STARE两种数据集上进行实验,得到的Dice分割系数分别为0.867和0.898,Jaccard分割系数分别为0.765和0.816,平均准确率分别为9
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