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空洞残差U型网络用于视网膜血管分割
空洞残差U型网络用于视网膜血管分割
作者:
胡扬涛
裴洋
林川
李世成
易玉根
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
视网膜血管分割
空洞残差U型网络
空洞卷积
U型网络
残差网络
摘要:
青光眼是一种不可逆转的致盲性眼科疾病,应当早发现和早治疗.但人工诊断是费时费力的过程,而且受基层医疗资源的限制,人工诊断很容易产生漏诊和误诊的现象.因此,利用深度学习技术辅助诊断眼疾病具有重大意义.如何更为准确且有效地分割视网膜血管成为眼疾病辅助诊断的研究热点问题.于是,基于U型网络(U-Net)提出一种新的网络结构称为空洞残差U型网络(Atrous Residual U-Net,AR-Unet).在AR-Unet中,为了避免U-Net中的梯度消失以及图像结构信息丢失等问题,将残差网络(ResNet)引入到U-Net中.为了扩大感受野和提高物体间的相关性,再将空洞卷积(Atrous Convolution)整合到U-Net中,从而使得血管分割更加精确.在三个公开的彩色眼底图像数据集DRIVE、STARE和CHASE上进行大量实验,结果表明在不同评价指标下,AR-Unet方法的性能均要优于大多数对比方法.
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篇名
空洞残差U型网络用于视网膜血管分割
来源期刊
计算机工程与应用
学科
关键词
视网膜血管分割
空洞残差U型网络
空洞卷积
U型网络
残差网络
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
图形图像处理|Graphics and Image Processing
研究方向
页码范围
185-191
页数
7页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0215
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残差网络
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研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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