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视杯和视盘的垂直直径比是青光眼在临床诊断中的重要指标,为了更加准确地测量杯盘比,针对视网膜眼底图像中的视盘和视杯分割精度的问题,提出了一个改进后的端到端的U型卷积神经网络框架,采用Resnet 34作为新的编码部分,并在每一个编码层的末端引入金字塔切分注意力PSA模块以提取更多的有效特征信息。同时使用1×1卷积代替3×3卷积来简化解码结构,并且使用一个3×3卷积与一个通过跳跃连接的1×1卷积结构取代跳跃连接。该网络模型在内部数据集上完成训练后,在DRISHTI-GS数据集进行测试,对视盘和视杯的分割结果在Dice和IOU上分别表现为97.61%和95.32%,92.91%和86.75%,证明了该模型具有良好的泛化性。 相似文献
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为了实现微液滴大小的检测,设计了一种基于声表面波技术的液相传感检测系统,并对5~10μL的微水滴大小进行了检测.实验结果表明:声表面波的幅度衰减与微液滴的大小之间存在相关性,相关系数在0.9以上,证明了声表面波技术用于微液滴大小检测的可行性.同时还发现,在相同的条件下,对大小相同而黏性不同的微水滴和微油滴进行检测,声表面波的变化趋势和衰减程度不同,说明液相的黏性会在一定程度上影响声表面波的传输. 相似文献
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