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题名基于注意力机制和稠密卷积的视网膜微血管分割算法
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作者
王素玉
董政伦
刘涵宇
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机构
北京市物联网软件与系统工程技术研究中心
北京工业大学信息学部
河北工业大学机械工程学院
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出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期500-507,共8页
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基金
北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201710005011)。
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文摘
为了解决糖尿病性视网膜病变诊断难、各地评判标准不统一的问题,提出了基于注意力机制和稠密卷积的视网膜微血管分割算法,即通过图像分割技术来辅助诊断,既减轻了工作量,又能保证准确率.以LadderNet为基础网络,为了更加突出微血管信息,加入注意力机制,使微血管的特征信息更加完整、准确地保留下来.使用稠密卷积在增强特征信息传递的同时减少参数数量,进一步提升图像分割性能.该算法具有更好的分割性能,能够更好地完成视网膜微血管分割任务.
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关键词
深度学习
医疗图像
视网膜微血管分割
LadderNet
注意力机制
稠密卷积
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Keywords
deep learning
medical image
retinal microvascular segmentation
LadderNet
attention mechanism
dense convolution
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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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