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结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割
被引量：
11
1
作者
侯向丹
李紫宇
+1 位作者
牛敬钰
刘洪普
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期55-65,共11页
针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分...
针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE,STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%,98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.
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关键词
图像分割
视网膜血管
多路径U-Net
注意力机制
残差模块
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职称材料
融合注意力机制和U-Net的视网膜血管分割
被引量：
2
2
作者
侯向丹
牛敬钰
+1 位作者
李紫宇
刘洪普
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期1383-1394,共12页
视网膜血管分割对于辅助医生进行临床筛查与诊断眼科疾病、糖尿病等大规模疾病具有重要意义.针对现有视网膜血管分割算法对细微血管分割不足、分割易受复杂背景区域影响的问题,提出一种融合注意力机制和U-Net的TCU-Net算法对视网膜血管...
视网膜血管分割对于辅助医生进行临床筛查与诊断眼科疾病、糖尿病等大规模疾病具有重要意义.针对现有视网膜血管分割算法对细微血管分割不足、分割易受复杂背景区域影响的问题,提出一种融合注意力机制和U-Net的TCU-Net算法对视网膜血管进行分割.首先,通过单通道特征提取、图像裁剪等预处理方法,对原始眼底图像进行特征增强与数据扩充;然后,基于U-Net结构对预处理后的图像进行分割,编码器结合ResNet与Transformer对图像细节与全局特征信息进行捕获,可有效地增强血管特征提取能力,解码器引入改进通道注意力模块辅助上采样过程,细化分割结果.在DRIVE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,TCU-Net算法的准确率分别为0.9684和0.9748,灵敏度分别为0.7899和0.8256,受试者工作特性曲线下方的面积分别为0.9820和0.9876;综合分割性能较U-Net,CIEU-Net等算法均有较大提升.
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关键词
图像分割
视网膜血管
ResNet
TRANSFORMER
改进通道注意力
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职称材料
题名
结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割
被引量：
11
1
作者
侯向丹
李紫宇
牛敬钰
刘洪普
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北省大数据计算重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期55-65,共11页
基金
河北省自然科学基金(F2021202038)。
文摘
针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE,STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%,98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.
关键词
图像分割
视网膜血管
多路径U-Net
注意力机制
残差模块
Keywords
image segmentation
retinal vessel
multi-path U-Net
attention mechanism
residual block
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合注意力机制和U-Net的视网膜血管分割
被引量：
2
2
作者
侯向丹
牛敬钰
李紫宇
刘洪普
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北省大数据计算重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期1383-1394,共12页
基金
河北省自然科学基金(F2021202038).
文摘
视网膜血管分割对于辅助医生进行临床筛查与诊断眼科疾病、糖尿病等大规模疾病具有重要意义.针对现有视网膜血管分割算法对细微血管分割不足、分割易受复杂背景区域影响的问题,提出一种融合注意力机制和U-Net的TCU-Net算法对视网膜血管进行分割.首先,通过单通道特征提取、图像裁剪等预处理方法,对原始眼底图像进行特征增强与数据扩充;然后,基于U-Net结构对预处理后的图像进行分割,编码器结合ResNet与Transformer对图像细节与全局特征信息进行捕获,可有效地增强血管特征提取能力,解码器引入改进通道注意力模块辅助上采样过程,细化分割结果.在DRIVE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,TCU-Net算法的准确率分别为0.9684和0.9748,灵敏度分别为0.7899和0.8256,受试者工作特性曲线下方的面积分别为0.9820和0.9876;综合分割性能较U-Net,CIEU-Net等算法均有较大提升.
关键词
图像分割
视网膜血管
ResNet
TRANSFORMER
改进通道注意力
Keywords
image segmentation
retinal vessel
ResNet
Transformer
improved channel attention
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割
侯向丹
李紫宇
牛敬钰
刘洪普
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
11
在线阅读
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职称材料
2
融合注意力机制和U-Net的视网膜血管分割
侯向丹
牛敬钰
李紫宇
刘洪普
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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