基于改进的U-Net眼底视网膜血管分割

• 作者: 梁礼明 盛校棋 邓广宏 郭凯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: U型网络 视网膜 血管分割 形态学滤波
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1247-1251
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0775

摘要

针对视网膜血管图像特征信息复杂程度高,现有算法存在微血管分割较低和病理信息误分割等问题,提出一种融合DenseNet和U-Net网络的血管分割模型.首先,通过限制对比度直方图均衡化和filter滤波对图像进行血管增强处理;其次,利用局部自适应gamma提升图像亮度信息并降低伪影的干扰;再次,由多尺度形态学滤波局部增强微血管特征信息;最后,利用U型密集链接模块进行分割.该算法在DRIVE数据集上实验,其平均准确率、灵敏度和特异性分别高达96.74％、81.50％和98.20％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁礼明	江西理工大学电气工程与自动化学院	93	415	9.0	17.0
2	盛校棋	江西理工大学电气工程与自动化学院	7	0	0.0	0.0
3	郭凯	江西理工大学电气工程与自动化学院	4	1	1.0	1.0
4	邓广宏	江西理工大学电气工程与自动化学院	5	1	1.0	1.0