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结合多尺度特征融合的扩张残差U-Net分割网络在视网膜自动分层中的应用
结合多尺度特征融合的扩张残差U-Net分割网络在视网膜自动分层中的应用
作者:
梁姗姗
曾鸿为
何杰
张军
袁进
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
扩展残差U-Net
眼底分割
光学相干层析成像
摘要:
目的:对视网膜光学相干断层扫描图像中不同层和积液区域的分割.方法:提出一种基于深度学习的轻量级的神经网络,参考DRUNet体系、膨胀卷积和残差网络的架构,通过连接不同深度网络处得到的上采样输出,进行多尺度特征融合,使网络能够更好地识别出图像中的边界信息.结果:改进型DRUNet显著提升了视网膜分层的效果,准确率较U-Net提高了1.25%,同时能提前1~2次迭代达到传统U-Net的准确度.结论:本文采用的网络结构提高了对视网膜光学相干断层扫描图像的分割性能,同时降低了网络参数,具有强大的应用潜力.
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文献信息
篇名
结合多尺度特征融合的扩张残差U-Net分割网络在视网膜自动分层中的应用
来源期刊
眼科学报
学科
关键词
扩展残差U-Net
眼底分割
光学相干层析成像
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
10-16
页数
7页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.3978/j.issn.1000-4432.2021.01.10
五维指标
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眼底分割
光学相干层析成像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
眼科学报
主办单位:
中山大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1000-4432
CN:
44-1119/R
开本:
大16开
出版地:
广东省广州市先烈南路54号
邮发代号:
46-304
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
1308
总下载数(次)
1
总被引数(次)
3490
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