發(fā)布時(shí)間：2020-12-31 14:46

　　針對傳統(tǒng)的眼底圖像血管分割準(zhǔn)確率不理想的情況,提出一種基于SegNet的血管分割網(wǎng)絡(luò)。用截取圖像的方法擴(kuò)增數(shù)據(jù);基于SegNet模型進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)具有不同感受野的編碼塊、解碼塊結(jié)構(gòu),構(gòu)建編碼-多次解碼的網(wǎng)絡(luò)模型;通過大量實(shí)驗(yàn)得到分割效果最佳的血管分割網(wǎng)絡(luò)。血管分割網(wǎng)絡(luò)在公開眼底數(shù)據(jù)庫DRIVE上進(jìn)行訓(xùn)練以及測試,準(zhǔn)確率、AUC分別達(dá)到0.9548、0.9772。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,血管分割網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了較高的分割精度。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020年11期 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

SegNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

解碼塊結(jié)構(gòu)

BVSNet結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Frangi濾波器和Otsu視網(wǎng)膜血管分割[J]. 孟琳,劉靜,曹慧,史婷瑤,張馳.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(18)
[2]基于改進(jìn)全卷積網(wǎng)絡(luò)的皮膚病變圖像分割[J]. 楊國亮,洪志陽,王志元,龔曼.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(11)



本文編號：2949802