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
