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题名融合金字塔切分注意力模块的视杯视盘分割
被引量：2
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作者
刘熠翕
江旻珊
张学典
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期532-539,545,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61905144)。
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文摘
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。
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关键词
卷积神经网络
视杯视盘分割
多尺度特征融合
注意力机制
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Keywords
CNN
optic cup and disc segmentation
multi-scale feature fusion
attention module
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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