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U-Net与自适应阈值脉冲耦合神经网络相结合的眼底血管分割方法
被引量:
1
1
作者
徐光柱
林文杰
+3 位作者
陈莎
匡婉
雷帮军
周军
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期825-832,共8页
由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割。基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这...
由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割。基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这会导致血管区域丢失、血管过细等问题。针对这些问题,提出一种结合U-Net与脉冲耦合神经网络(PCNN)各自优势的眼底血管分割方法。首先使用迭代式U-Net模型凸显血管,即将U-Net模型初次提取的特征与原图融合的结果再次输入改进的U-Net模型进行血管增强;然后,将U-Net输出结果视为灰度图像,利用自适应阈值PCNN对其进行精准血管分割;在U-Net模型中引入Batch Normalization和Dropout,提高训练速度,有效缓解过拟合问题。实验结果表明,所提方法的AUC在DRVIE、STARE和CHASE_DB1数据集上分别为0.9796,0.9809和0.9827。该方法可以提取更多的血管细节,且具有较强的泛化能力和良好的应用前景。
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关键词
全卷积神经网络
眼底血管分割
脉冲耦合神经网络
U-Net
医学图像
分割
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职称材料
题名
U-Net与自适应阈值脉冲耦合神经网络相结合的眼底血管分割方法
被引量:
1
1
作者
徐光柱
林文杰
陈莎
匡婉
雷帮军
周军
机构
三峡大学计算机与信息学院
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室(三峡大学)
宜昌市中心人民医院超声科
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期825-832,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61402259,U1401252)
宜昌市科技局项目(A19-302-13)。
文摘
由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割。基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这会导致血管区域丢失、血管过细等问题。针对这些问题,提出一种结合U-Net与脉冲耦合神经网络(PCNN)各自优势的眼底血管分割方法。首先使用迭代式U-Net模型凸显血管,即将U-Net模型初次提取的特征与原图融合的结果再次输入改进的U-Net模型进行血管增强;然后,将U-Net输出结果视为灰度图像,利用自适应阈值PCNN对其进行精准血管分割;在U-Net模型中引入Batch Normalization和Dropout,提高训练速度,有效缓解过拟合问题。实验结果表明,所提方法的AUC在DRVIE、STARE和CHASE_DB1数据集上分别为0.9796,0.9809和0.9827。该方法可以提取更多的血管细节,且具有较强的泛化能力和良好的应用前景。
关键词
全卷积神经网络
眼底血管分割
脉冲耦合神经网络
U-Net
医学图像
分割
Keywords
fully convolutional neural network
fundus vessel segmentation
Pulse Coupled Neural Network(PCNN)
U-Net
medical image segmentation
分类号
TP391 [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
U-Net与自适应阈值脉冲耦合神经网络相结合的眼底血管分割方法
徐光柱
林文杰
陈莎
匡婉
雷帮军
周军
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
1
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