| 基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法 |
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| 引用本文： | 易三莉,杨雪莲,王天伟,佘芙蓉,熊馨.基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法[J].昆明理工大学学报(理工版),2021,46(5):56-64. |
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| 作者姓名： | 易三莉 杨雪莲 王天伟 佘芙蓉 熊馨 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明650500;云南省计算机技术应用重点实验室,云南 昆明650500 |
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| 摘 要： | 针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.
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| 关 键 词： | 视网膜血管分割 U-Net模型 短跳跃连接 空洞卷积 多尺度特征融合 |
Multi-scale Fusion Retinal Vessel Segmentation Algorithm Based on U-Net |
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| YI Sanli,YANG Xuelian,WANG Tianwei,SHE Furong,XIONG Xin.Multi-scale Fusion Retinal Vessel Segmentation Algorithm Based on U-Net[J].Journal of Kunming University of Science and Technology(Natural Science Edition),2021,46(5):56-64. |
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| Authors: | YI Sanli YANG Xuelian WANG Tianwei SHE Furong XIONG Xin |
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