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基于改进SegNet的眼底图像血管分割
被引量：
6
1
作者
孟娴静
李菁
+1 位作者
吕晓琪
谷宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3148-3153,共6页
针对传统的眼底图像血管分割准确率不理想的情况,提出一种基于SegNet的血管分割网络。用截取图像的方法扩增数据;基于SegNet模型进行改进,设计具有不同感受野的编码块、解码块结构,构建编码-多次解码的网络模型;通过大量实验得到分割效...
针对传统的眼底图像血管分割准确率不理想的情况,提出一种基于SegNet的血管分割网络。用截取图像的方法扩增数据;基于SegNet模型进行改进,设计具有不同感受野的编码块、解码块结构,构建编码-多次解码的网络模型;通过大量实验得到分割效果最佳的血管分割网络。血管分割网络在公开眼底数据库DRIVE上进行训练以及测试,准确率、AUC分别达到0.9548、0.9772。实验结果表明,血管分割网络达到了较高的分割精度。
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关键词
眼底图像
血管分割
编码-多次解码
感受野
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于改进SegNet的眼底图像血管分割
被引量：
6
1
作者
孟娴静
李菁
吕晓琪
谷宇
机构
内蒙古科技大学信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室
内蒙古工业大学信息工程学院
上海大学计算机工程与科学学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3148-3153,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61771266、61841204、61179019)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2019MS06003、2015MS0604)
+2 种基金
内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZY145)
包头市科技计划基金项目(2017C1002、2015C2006-14)
教育部“春晖计划”合作科研基金项目(教外司留[2019]1383号)。
文摘
针对传统的眼底图像血管分割准确率不理想的情况,提出一种基于SegNet的血管分割网络。用截取图像的方法扩增数据;基于SegNet模型进行改进,设计具有不同感受野的编码块、解码块结构,构建编码-多次解码的网络模型;通过大量实验得到分割效果最佳的血管分割网络。血管分割网络在公开眼底数据库DRIVE上进行训练以及测试,准确率、AUC分别达到0.9548、0.9772。实验结果表明,血管分割网络达到了较高的分割精度。
关键词
眼底图像
血管分割
编码-多次解码
感受野
卷积神经网络
Keywords
fundus image
vessel segmentation
encoder
-
multi
-
decoder
receptive field
convolutional neural network
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SegNet的眼底图像血管分割
孟娴静
李菁
吕晓琪
谷宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
6
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