| 基于GAN的少样本视网膜血管分割研究 |
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| 引用本文： | 张思杰,方翔,魏赋. 基于GAN的少样本视网膜血管分割研究[J]. 电子测量与仪器学报, 2021, 35(11): 132-142 |
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| 作者姓名： | 张思杰 方翔 魏赋 |
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| 作者单位： | 重庆大学微电子与通信工程学院 重庆 400044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（30470469）项目资助 |
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| 摘 要： | 视网膜血管分割是自动筛查糖尿病视网膜病变的重要步骤,当前大部分深度学习方法都使用大样本进行网络训练,但医学领域带标签样本难以获取,且存在健康人样本与患者样本不平衡问题.提出了一种基于生成对抗网络的少样本视网膜血管分割方法,生成器部分对图像做反色等预处理后,通过旋转增扩充了数据集,网络部分使用U-Net结构,判别器部分使...
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| 关 键 词： | 视网膜血管分割 生成对抗网络 少样本学习 类不平衡 |
Research on retinal vascular segmentation based on GAN using few samples |
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| Zhang Sijie,Fang Xiang,Wei Fu. Research on retinal vascular segmentation based on GAN using few samples[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2021, 35(11): 132-142 |
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| Authors: | Zhang Sijie Fang Xiang Wei Fu |
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| Affiliation: | College of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | retina vessel segmentation generation of adversarial network few sample learning class imbalance |
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