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摘要:
针对现有眼底视网膜血管分割算法普遍存在的微小血管细节丢失和病灶信息误判等问题,提出一种基于改进HRNet的血管分割算法.在预处理阶段,利用限制对比度自适应直方图均衡化和自适应的Gamma矫正提高血管与背景对比度;在编码阶段,将HRNet原始卷积替换为可变形卷积,提升卷积对复杂血管形态结构的适应能力;在多尺度特征融合阶段,引入空间金字塔池化和多尺度卷积,扩大感受野同时增强对目标局部特征关注度,改善血管伪影和细微信息丢失的问题.该算法在DRIVE数据库上仿真实验,其准确率、灵敏度和特异性分别为95.79%、80.33%和98.12%.
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文献信息
篇名 基于改进HRNet的眼底视网膜血管分割算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 视网膜血管分割 HRNet 可变形卷积 空间金字塔池化 多尺度
年,卷(期) 2021,(9) 所属期刊栏目 软件技术·算法|Software Technique · Algorithm
研究方向 页码范围 219-225
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.008073
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视网膜血管分割
HRNet
可变形卷积
空间金字塔池化
多尺度
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计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
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