典型文献
一种基于递归深度特征融合的视杯视盘联合分割方法
文献摘要：
青光眼是常见的致盲眼科疾病之一,其对视力的损害是不可逆的,若患者不能及时诊断治疗就会有失明的风险.杯盘比是青光眼检测过程中的重要指标,临床上多是采用手工方法对视杯视盘进行分割来计算杯盘比,其精度与效率难以保证.因此开发一种高效、准确的自动化视杯视盘分割系统迫在眉睫.现有方法存在视杯分割效果不佳、泛化能力差的问题.为解决以上问题,提出了一种名为R2RADF-net的深度神经网络,通过充分挖掘编码在不同层级的互补信息,能够对眼底图片中的视杯视盘区域联合分割.此外引入多尺度输入的结构使网络能够获得不同大小的感受野,并结合递归残差卷积模块提升联合分割的性能.在公开的REFUGE数据集的大量实验结果表明,R2RADF-net较已有方法取得了明显的性能提升.
文献关键词：
深度神经网络;青光眼检测;视杯视盘联合分割;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
赵仕成;莫娟
作者机构：
内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古包头 014010;内蒙古科技大学理学院 内蒙古包头 014010
文献出处：
引用格式：
[1]赵仕成;莫娟-.一种基于递归深度特征融合的视杯视盘联合分割方法)[J].信息技术与信息化,2022(06):36-42
A类：
视杯视盘联合分割,青光眼检测,R2RADF,REFUGE
B类：
递归,深度特征融合,分割方法,致盲,眼科疾病,对视,视力,诊断治疗,有失,失明,杯盘比,检测过程,割来,精度与效率,视杯视盘分割,视杯分割,分割效果,泛化能力,net,深度神经网络,过充,眼底,底图,盘区,多尺度输入,同大,感受野,残差卷积,卷积模块,性能提升
AB值：
0.312917
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
