基于监督的全卷积神经网络视网膜血管分割

• 作者: 傅迎华 王娜 蒋念平
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜血管 Gabor 全卷积神经网络 监督学习 跳跃结构
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 45-48,52
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.173236

摘要

视网膜血管分割算法是自动视网膜疾病筛查系统主要部分.视网膜血管检测在医学诊断上应用日益广泛,对糖尿病 、青光眼等病状有较精确的诊断.提出一种新的全卷积神经网络视网膜血管分割的监督方法,该方法在视网膜图像和相应的血管标签图之间进行端对端预测,采用跳跃结构融合图像深层和浅层的特征信息,得到精确的分割结果.以准确性(Acc)为标准判断,在DRIVE数据集上表现出比现有其它技术更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋念平	上海理工大学光电与计算机工程学院	58	462	10.0	19.0
2	王娜	上海理工大学光电与计算机工程学院	16	83	6.0	8.0
3	傅迎华	上海理工大学光电与计算机工程学院	28	165	5.0	12.0