【摘 要】
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视网膜血管自动分割可以辅助诊断许多疾病,但精确分割血管是一个巨大的挑战。因此提出一种基于卷积神经网络的视网膜血管分割方法。不同尺寸卷积核提取多尺度特征,对不同深度
【机 构】
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华南师范大学物理与电信工程学院; 华南师范大学华南先进光电子研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(No.U1301251);广东省科技计划项目(No.2016A010101021)
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视网膜血管自动分割可以辅助诊断许多疾病,但精确分割血管是一个巨大的挑战。因此提出一种基于卷积神经网络的视网膜血管分割方法。不同尺寸卷积核提取多尺度特征,对不同深度卷积层的特征图进行融合。利用局部和全局信息可以获得更好的预测结果。网络的最后一层是卷积层,其输出值代表像素灰度大小。在常用眼底数据库DRIVE上进行实验,其平均灵敏度,特异性,准确率和AUC(Area under the curve)分别达到0.7669,0.9806,0.9534和0.9722。结果表明本方法能实现视网膜血管的分割,且具有较高的准确率。
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