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跨级融合门控自适应网络用于视网膜血管分割
被引量：
1
1
作者
梁礼明
余洁
+2 位作者
陈鑫
雷坤
周珑颂
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1097-1109,共13页
针对现有多数算法对浅层特征提取不足,导致分割结果中血管边界模糊、毛细血管欠分割且包含噪声等问题,提出一种跨级融合门控自适应网络。该网络中的密集门控通道变换模块,通过促进通道之间的竞争或协同关系充分提取浅层特征信息,避免浅...
针对现有多数算法对浅层特征提取不足,导致分割结果中血管边界模糊、毛细血管欠分割且包含噪声等问题,提出一种跨级融合门控自适应网络。该网络中的密集门控通道变换模块,通过促进通道之间的竞争或协同关系充分提取浅层特征信息,避免浅层粗粒度特征信息丢失;通过跨层次融合模块捕获各层跨维度交互信息,有效聚合多尺度上下文特征;采用双自适应特征融合方法有效引导相邻层次特征融合,抑制噪声。在公共数据集DRIVE、CHASEDB1和STARE上进行验证,结果表明:所提网络准确率分别为0.9652、0.9668和0.9695,F_(1)值分别为0.8544、0.8152和0.8412,在多个指标上均处于较高水平,优于现有先进算法。
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关键词
视网膜血管分割
密集门控通道变换
跨层次融合模块
双自适应特征
融合
三重注意力
模块
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题名
跨级融合门控自适应网络用于视网膜血管分割
被引量：
1
1
作者
梁礼明
余洁
陈鑫
雷坤
周珑颂
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1097-1109,共13页
基金
国家自然科学基金(51365017,61463018)
江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084)
+1 种基金
江西省研究生创新专项资金(YC2021-S585)
江西省教育厅科学技术项目(GJJ170491,GJJ2200848)。
文摘
针对现有多数算法对浅层特征提取不足,导致分割结果中血管边界模糊、毛细血管欠分割且包含噪声等问题,提出一种跨级融合门控自适应网络。该网络中的密集门控通道变换模块,通过促进通道之间的竞争或协同关系充分提取浅层特征信息,避免浅层粗粒度特征信息丢失;通过跨层次融合模块捕获各层跨维度交互信息,有效聚合多尺度上下文特征;采用双自适应特征融合方法有效引导相邻层次特征融合,抑制噪声。在公共数据集DRIVE、CHASEDB1和STARE上进行验证,结果表明:所提网络准确率分别为0.9652、0.9668和0.9695,F_(1)值分别为0.8544、0.8152和0.8412,在多个指标上均处于较高水平,优于现有先进算法。
关键词
视网膜血管分割
密集门控通道变换
跨层次融合模块
双自适应特征
融合
三重注意力
模块
Keywords
retinal vessel segmentation
dense gated channel transformation
cross-level fusion module
dual adaptive feature fusion
triple attention module
分类号
TP391 [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
跨级融合门控自适应网络用于视网膜血管分割
梁礼明
余洁
陈鑫
雷坤
周珑颂
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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