线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病.为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法.利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建...     

基于匹配滤波引导局部特征空间仿射传播聚类的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割及形态分析对眼部相关疾病的诊断和筛查具有重要意义。文章提出基于匹配滤波引导局部特征空间仿射传播聚类的视网膜血管分割方法,构造基于组合线性检测器、Hessain最大本征值、Gabor滤波和B-COSFIRE滤波四维特征,每个像素可由四维局部特征向量表示。然后采用匹配滤波引导选取样本像素点构成小样本集,在小样本集中进行局部特征空间的仿射传播聚类,得到血管类和背景类两个聚类中心。对眼底所有像素点与血管类和背景类两个聚类中心的特征空间距离采用最近邻方法进行类别划分,实现对视网膜血管的自动分类。实验数据来源于DRIVE眼底图像库,验证了本文方法对于细小血管及血管分叉和交叉处的性能有较大的提升,改善了提取血管的完整性和连续性。     

基于HESSIAN多尺度因子的视网膜血管分割方法

在医学领域,许多疾病会引起眼底视网膜血管结构和形态的变化,及时对其检测分析可起到疾病预防作用。针对视网膜血管的连续树杈状图像特征,运用对线段结构有良好检测能力的Hessian矩阵进行视网膜血管分割,然而仅使用单尺度难以分割整个血管网络。文章使用一种基于Hessian多尺度因子的分割方法,构造高斯二维核函数引入空间尺度因子,实现视网膜血管的全面分割。仿真结果表明,多尺度因子在正确分割大血管脉络的同时,对微小血管也具有较好的分割能力。     

基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络

针对现有的视网膜血管分割方法存在对微血管和毛细血管的分割能力不足,导致血管断连和末端血管漏分,造成视网膜血管分割性能不佳的问题,本文提出一种基于多尺度一致性与注意力机制的视网膜血管分割网络(multi-scale consistency and attention mechanism U-Net, MCAU-Net)。首先,该网络在瓶颈特征层嵌入注意力细化模块(attention refinement module, ARM),能有效细化瓶颈层冗余的特征,抑制背景等无关像素的权值。其次,将上下文特征融合模块(context fusion module, CFM)与传统的跳跃连接相结合,以此补充在特征提取过程中逐渐丢失的信息,加强网络对微血管和毛细血管的构建能力。最后,基于网络的多尺度输出设计了一种多尺度一致性的训练方式,以增强网络对不同尺度特征的敏感性。在DRIVE和CHASE＿DB1公开数据集上进行的对比实验表明本文网络具有良好的分割性能。     

基于多路径输入和多尺度特征融合的视网膜血管分割

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。     

基于局部傅里叶变换的方向自适应匹配滤波的视网膜血管分割

眼底图像中视网膜血管的结构对眼底疾病的分析和诊断具有重要的意义。针对匹配滤波方法中滤波参数的选取问题,文章提出了一种基于局部傅里叶变换的方向自适应匹配滤波的视网膜血管分割算法。文章算法首先对眼底图像进行预处理;通过分析预处理后的眼底图像中的局部傅里叶变换的能量分布,提取出血管点的主方向,同时利用Harris角点检测方法来校正血管分叉点的主方向;然后对每个像素点进行对应方向的匹配滤波;接着利用可变阈值方法对滤波后的图像进行分割;最后使用面积阈值法消除非血管点和噪声等。文章提出的算法对国际上公开的DRIVE库和STARE库进行了测试,实验结果证明了文中算法能够自适应地获取匹配滤波时的角度。     

基于多尺度多路径FCN的视网膜血管分割

视网膜血管的形态结构信息可以为糖尿病、高血压等疾病提供诊断依据。提出了一种基于多尺度多路径的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法。首先,利用空洞卷积代替池化层和上采样操作,在不增加参数的情况下增加感受野,避免了细节信息的丢失;其次,通过使用不同空洞率的空洞卷积实现图像数据的多尺度特征提取,充分学习图像的多尺度特征,避免网络过深,并提升了细小血管的提取能力;同时,利用跳层结构在网络中建立多条信息流通路径,通过多路径信息流充分传递多尺度特征信息,提高网络预测效果。实验结果表明,该算法在DRIVE数据集上的平均准确度、灵敏度和特异性分别为95. 46%、81. 24%、97. 77%,取得了较好的视网膜血管的分割效果。     

基于Sobel算子的多尺度边缘提取算法

文章分析了sobel算子的小波性质，借助于cascade算法的应用，将小波多尺度分辨特性与sobel算子相结合。利用尺度滤波，提出了在含噪图像中进行多尺度边缘快速提取算法，并通过实验验证了该方法的可行性。     

一种视网膜眼底图像血管分割方法

本文提出了一种改进的视网膜血管分割算法,结合了多尺度线性检测与图像的灰度-梯度共生矩阵的方法。首先,提取图像中包含血管轮廓信息丰富的绿色分量,进行预处理;其次,基于血管的形态结构特征,对视网膜图像血管采取多尺度多方向的线性检测,获得血管图像的特征;最后,基于图像的灰度—梯度共生矩阵,计算最佳熵阈值进行分割。实验表明该方法分割准确度高,计算速度快,鲁棒性好。     

基于强化特征提取的视网膜血管分割

视网膜血管的分割精确率对眼科疾病和糖尿病早期诊断有着重要影响。面对现有方法在微血管与病变区域分割性能差的问题,本文提出一种强化提取血管特征的分割模型。该模型在编码部位引入多尺度特征提取残差模块(multi-scale feature extraction residual module,MFE-residual) 和多级残差空洞卷积层,用来扩展感受野,学习多层次图像特征,提高模型对血管信息的利用率;下采样和短连接部位分别融入轻量化注意力机制和多通道注意力模块,增加模型对血管的识别度,降低误分割的可能性。本文基于DRIVE和STARE两种公开数据集进行了实验,来验证改 进模型的分割能力。结果表明,两种数据上的准确率分别为0.965 2和0.971 5,灵敏度分别为0.820 5和0.825 6,与其他算法相比,分割性能更有优势。     

基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法

提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力.首先对视频或序列红外图像进行改进双边滤波处理,提高目标的对比度,同时抑制背景的边缘噪声及随机噪声.然后对目标进行三维匹配滤波,获得若干组速度匹配叠加强度图像.最后,在这些图像中进行基于NNLoG(归一化负LoG算子)的多尺度目标检测,得到序列图像或视频段的最佳匹配速度及增强后的图像.可最终计算出目标在序列图像或视频中的运动方程.通过大量的实验及对比实验可知,改进双边滤波、三维匹配滤波及NNLoG算子综合处理效果都较好,可有效检测序列图像或视频中的目标.     

基于多尺度多结构元素的肝脏图像分割

提出了一种基于多尺度形态滤波的多结构元素的肝脏CT图像分割方法.首先,利用肝脏先验知识预测肝脏位置,执行多阈值法简化原图.然后,通过递归多尺度形态滤波和区域标记得到肝脏初始轮廓.最后,构造5个不同方向的结构元素并结合它们的多尺度形态学检测肝脏边缘.为验证本算法的正确性和通用性,选用了不同形状的肝脏图像进行实验.结果表明本文算法能够成功地完成肝脏分割.     

融合多尺度特征与注意力机制的眼底图像血管分割

为解决视网膜细小血管分割效果不理想和血管连通性差导致模型分割精度较低的问题,在U-Net架构的基础上提出一种融合多尺度特征与双注意力机制的血管分割网络。首先,采用引入双注意力机制的空洞残差模块替换U-Net原有卷积层,实现对血管信息的多尺度提取。其次,将特征融合模块嵌入在跳跃连接处,通过对血管特征的自适应融合来减少编解码过程中的信息损失,增强血管连通性。最后,引入混合损失函数帮助网络训练,缓解视网膜血管图像中类不平衡程度。在DRIVE和CHASE＿DB1数据集上的验证结果表明,所提算法的准确率分别达到0.9625和0.9696,相比于U-Net,所提算法的灵敏度增加0.0420和0.0552,F1分数增加0.0140和0.0342,展现出较好的分割性能。     

基于改进R2U-Net型网络的视网膜血管图像分割

眼底视网膜血管的分割能够更有效地帮助医生诊断病情,但人工诊断费时耗力,传统的眼底图像血管分割技术的准确率和精度又不能达到理想状态,因此提出了基于R2U-Net的多尺度特征融合注意力网络——R2MAFF-Net.为了解决U-Net深度不够、上下层之间特征连接不密切及信息获取不完全等问题,将循环残差空洞卷积结构作为模型的编...     

基于改进U-Net的视网膜血管分割

针对传统算法在眼底视网膜血管分割过程中存在特征提取困难、细节区域分割不精确的问题,本文在U-Net网络的基础上进行改进,提出了一种能更好进行血管分割的算法CSD-UNet。首先,在编码和解码阶段使用了卷积注意力模块,通过引入注意力机制对血管的细微结构进行通道和空间增强;其次,采用了SoftPool的池化方法,保证在下采样阶段保留更多原始信息,增加感受野;最后,选择密集上采样卷积作为本算法的上采样方法,产生像素级预测且捕获更多细节信息。在公开数据集DRIVE、CHASE＿DB1上验证该算法,结果表明,该算法较现有的先进算法在分割效果上有一定的提升。     

多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割

针对视网膜血管分割中有标签图像数据有限、血管结构复杂尺度不一且易受病变区域干扰等问题,提出一种多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割。首先,以U-Net架构为基础,引入并行空间和通道挤压激励注意力密集块（scSE-DB）代替传统卷积层,加强特征传播能力,实现了对特征信息的双重校准,使模型能更好地识别血管像素;其次,在网络底端嵌入级联空洞卷积模块,以捕获多尺度血管特征信息,提升网络获取深层语义特征的能力;最后,在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行实验,所提网络的准确率分别为96.50%、96.62%和96.75%,灵敏度分别为84.17%、83.34%和80.39%,特异性分别为98.22%、97.95%和98.67%。所提网络的整体分割性能优于现有多数先进算法。     

MFA-Net: 基于多视野上下文关注的视网膜血管分割

视网膜血管图像分割在疾病的自动诊断中起着重要的作用,是早期诊断和手术规划的关键步骤.所以视网膜血管树的精确分割己成为计算机辅助诊断的先决条件.随着卷积神经网络在医学图像分割中的应用,一些分割性能优越的网络逐渐被提出.但是他们忽略了上下文多视野的关注,导致微血管分支很难分出.为了解决此问题,本文提出了一种多视野上下文关注的网络架构.该网络融入一个新的多视野关注模块,该模块能够在扩大感受野的同时关注有效信息,防止微血管分割断裂.其次网络融入注意力门控机制,将低级特征和高级特征相结合,产生更具代表性的新特征,进一步提升微血管分割的性能.在公开的两个眼底数据集DRIVE和CHASE DB1进行了评估,实验结果显示在准确率,灵敏度,交并比和AUC(ROC曲线下的面积)上均优于目前的新算法.       

基于FDMU-net的早产儿视网膜图像血管分割

早产儿视网膜病变是一种血管增生性疾病,是导致新生儿视网膜受损或致盲的主要原因之一.通过分割和分析早产儿眼底图像中的血管结构,可以对早产儿视网膜病变进行早期诊断和监测.早产儿视网膜血管较成年人视网膜血管对比度低且存在脉络膜重叠等问题,从而会导致视网膜血管分割准确率不高和敏感度较低等问题.为解决这些问题,在U-net框架下...