基于多路径输入和多尺度特征融合的视网膜血管分割
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650000)

作者简介:

贺建峰(1965-),男,博士,博士生导师,主要从事医学成 像仿真与图像处理分析、医疗信息融合与数据挖掘等方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(82060329)和云南省教育厅项目(2020J0052)资助项目 (昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650000)


Retinal vascular segmentation based on multi-scale input and multi-scale featu re fusion
Author:
Affiliation:

(Biomedical Laboratory,College of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming,Yunnan 650000,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    视网膜血管的形态变化,如分叉角度、扩张程度等 ,可为眼底疾病的诊断提供依据。 使用深度学习技术对视网膜病变程度进行评估成为目前研究的重点。提出了一种基于多 路径输入和多尺度特征融合的视网膜血管分割方法来解决视网膜血管分割问题。采用了 多路径输入和多特征融合的方式改进了U-Net模型,使本文的网络能够有效的解决眼底视网 膜图像的分割效果差的 问题。实验结果表明,算法在DRIVE和CHASE_DB1数据集上,敏 感性分别取得0.814和0.813,特异性 分别取得0.984和0.986,在分割准确率指标上 分别取得0.969和0.975,所提方法相较于其他方法较优。

    Abstract:

    The morphological changes of retinal vessels,such as bifurcation angle and dilation degree,can provide the basis for the diagnosis of fundus diseases.Using deep l earning technology to evaluate the degree of retinopathy has become the focus of current research. This paper proposes a retinal vessel segmentation method based on multi-path in put and multi-scale feature fusion to solve the problem of retinal vessel segmentation. We use multi-path input and multi-scale feature fusion to improve the U-Net model,s o that our network can effectively solve the problem of poor segmentation effect of fundus retinal image.The experimental results show that the sensitivity of the proposed algori thm is 0.8148and 0.8137on DRIVE and CHASE_DB1datasets,the specificity is 0.9848and 0.9866,and the segmentation ac curacyis 0.9699and 0.9757.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

易三莉,陈建亭,贺建峰.基于多路径输入和多尺度特征融合的视网膜血管分割[J].光电子激光,2021,32(7):735~741

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2020-12-29
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2021-11-12
  • 出版日期:
文章二维码