典型文献
融合金字塔切分注意力模块的视杯视盘分割
文献摘要：
视杯和视盘的垂直直径比是青光眼在临床诊断中的重要指标,为了更加准确地测量杯盘比,针对视网膜眼底图像中的视盘和视杯分割精度的问题,提出了一个改进后的端到端的U型卷积神经网络框架,采用Resnet 34作为新的编码部分,并在每一个编码层的末端引入金字塔切分注意力PSA模块以提取更多的有效特征信息.同时使用1×1卷积代替3×3卷积来简化解码结构,并且使用一个3×3卷积与一个通过跳跃连接的1×1卷积结构取代跳跃连接.该网络模型在内部数据集上完成训练后,在DRISHTI-GS数据集进行测试,对视盘和视杯的分割结果在Dice和IOU上分别表现为97.61％和95.32％,92.91％和86.75％,证明了该模型具有良好的泛化性.
文献关键词：
卷积神经网络;视杯视盘分割;多尺度特征融合;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
刘熠翕;江旻珊;张学典
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]刘熠翕;江旻珊;张学典-.融合金字塔切分注意力模块的视杯视盘分割)[J].上海理工大学学报,2022(06):532-539
A类：
DRISHTI
B类：
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AB值：
0.338526
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