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基于多尺度输入的密集u型网络视网膜血管分割( Retinal vessel segmentation using dense U-net with multiscale inputs )
K Yue B Zou Z Chen Q Liu U-net dense block multiscale retinal vessel segmentation
彩色眼底图像是用眼底照相机拍摄的眼球内壁的图像。医生可以在图像中观察视网膜血管的变化,这些变化可以用于诊断许多严重疾病,如动脉粥样硬化、青光眼和老年性黄斑变性。视网膜血管的自动分割可以更有效地诊断这些疾病。我们提出了一种改进的U-net结构来分割视网膜血管。在传统的U-网中引入了多尺度输入层和密集块,使网络能够利用更丰富的空间上下文信息。该方法在公共数据集驱动上进行了评估,灵敏度为0.8199,精度为0.9561。特别是对于由于与背景像素对比度低而难以检测的细血管,分割结果得到了改善。2019年光-光学仪器工程师协会(SPIE)。
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