低尺度血管检测在视网膜血管分割中的应用*

• 作者: 刘辰 吴鑫鑫 肖志勇
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜血管分割 低尺度血管检测(LVD) B-COSFIRE 非对称固定深度子网络(ADS)
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 171-180
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6054字
• 语种: 中文

摘要

视网膜图像分析成为目前诊断多种疾病非侵入的主要方式,其中血管的提取是最重要的一步.监督学习的方法在血管提取上有很好的效果,为了进一步提高检测的精度,提出了低尺度血管检测(LVD)算法.该网络除了有一个提取输入原尺度下特征的子网络外,还增加了两个低尺度下的特征提取子网络,并将低尺度下的单一输出融合原尺寸下的特征,降维后得到最后的输出结果.考虑到眼底血管结构特性,在LVD中设计了具有较深层数和较少参数的非对称固定深度子网络(ADS).在公共的数据库DRIVE中进行测试,仅采用彩色眼底图像的绿色分量和B-COSFIRE滤波响应作为特征输入,其敏感性、特异性、准确率以及AUC指标分别为0.819 2、0.984 2、0.969 5、0.978 2,达到了先进水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖志勇	江南大学物联网工程学院	9	24	3.0	4.0
2	刘辰	江南大学物联网工程学院	3	4	1.0	2.0
3	吴鑫鑫	江南大学物联网工程学院	3	1	1.0	1.0