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眼底图像血管精确分割的上下文空间U-Net( CSU-Net: A Context Spatial U-Net for Accurate Blood Vessel Segmentation in Fundus Images )
B Wang S Wang S Qiu W Wei H He
眼底图像的血管分割是眼科疾病诊断中的一个关键步骤。近年来的深度学习方法在血管分割方面取得了较高的精度，但在微血管分割和血管边界检测方面仍面临挑战。这是由于普通卷积神经网络(CNN)无法同时保存丰富的空间信息和较大的感受野。此外，用于血管分割的CNN模型通常采用等像素级交叉熵损失训练，容易遗漏精细的血管结构。本文提出了一种新的用于血管分割的上下文空间U-Net（CSU-Net）。与其他基于U-Net的模型相比，我们设计了一个双通道编码器：一个多尺度卷积的上下文通道以捕获更多的感受野，一个大核的空间通道以保留空间信息。此外，为了将两种路径提取的特征进行组合和增强，我们引入了特征融合模块(FFM)和注意力跳过模块(ASM)。此外，我们提出了一种结构损失，在交叉熵损失的基础上增加了空间权重，引导网络更多地聚焦于细血管和边界。我们在三个公共数据集上评估了这个模型:DRIVE、CHASE-DB1和stare。实验结果表明,CSU-Net比现有的分割方法具有更高的分割精度。
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