基于边缘增强和特征金字塔的视网膜血管分割网络 |
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引用本文: | 夏嘉勒,孔凡辉,马吉权.基于边缘增强和特征金字塔的视网膜血管分割网络[J].黑龙江大学自然科学学报,2022(3):355-364. |
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作者姓名: | 夏嘉勒 孔凡辉 马吉权 |
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作者单位: | 1. 黑龙江大学计算机科学与技术学院;2. 黑龙江大学数据科学与技术学院 |
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基金项目: | 黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2021F046); |
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摘 要: | U-Net在许多医学图像分割问题中具有先进的性能,因此提出了一种基于边缘增强和特征金字塔的U型分割网络并应用于视网膜血管分割。通过基于梯度算子的边缘增强模块获取额外的边缘先验,以无监督的方式增强边界特征和提高网络对细小血管的辨识能力,利用特征金字塔级联模块帮助网络提取更丰富的语义特征,并将传统卷积替换为Octave卷积方式以更好地提取特征。在公开的2个眼底图像数据集上进行实验,结果证明改进的方法具有更好的性能,有效地提高了分割结果中血管的完整性和连续性。
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关 键 词: | 深度学习 视网膜血管分割 边缘增强 特征金字塔 |
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