文件名称:
基于改进卷积神经网络的视网膜血管图像分割
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上传时间: 2021-02-12
详细说明：彩色眼底图像视网膜血管分割对于临床医学诊断有重要价值。提出了一种基于改进卷积神经网络的视网膜血管分割方法。首先, 将残差学习和密集连接网络(DenseNet)相结合, 更充分地利用每一层的特征;通过增加短连接的方式, 缩短了低层特征图到高层特征图之间的路径, 强化了特征的传播能力。其次, 为了提取更多细小血管, 在编码器-解码器结构的网络中加入了空洞卷积, 在不增加参数的情况下增加感受野。实验结果表明, 与现存其他深度学习方法相比, 所提出网络结构的参数数量更少, 在DRIVE标准数据集上平均准确率达到0.9556, 灵敏度达到0.8036, 特异性达到0.9778, 受试者工作特性(ROC)曲线下的面积(AUC)达到0.9800, 比现存其他深度学习方法的分割效果更优。
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