典型文献
基于U-Net的眼底视网膜血管图像分割
文献摘要：
针对视网膜病变导致图像血管分割出现细小血管断裂和分割精度不高的问题,为提高眼底图像视网膜血管自动分割的准确率,提出一种基于U-Net的眼底图像视网膜血管分割方法.首先对眼底图像预处理和图像数据扩增,然后构建U-Net模型,用训练好的网络模型对测试样本进行分割,得到视网膜血管分割结果.利用DRIVE和STARE这2个数据库的眼底图像进行算法性能测试,与多种分割方法相比较体现了更好的分割效果.实验结果的客观评价指标与主观视觉验证该方法取得较好分割性能,能提取更多细小血管,细微血管分叉处连续,为眼科疾病的计算机辅助分析和诊断提供参考.
文献关键词：
血管分割;U-Net;眼底图像
中图分类号：
作者姓名：
罗忠亮
作者机构：
韶关学院 信息工程学院,广东 韶关 512005
文献出处：
引用格式：
[1]罗忠亮-.基于U-Net的眼底视网膜血管图像分割)[J].韶关学院学报,2022(09):26-32
A类：
B类：
Net,眼底视网膜血管,图像分割,对视,视网膜病变,割出,细小,眼底图像,自动分割,视网膜血管分割,分割方法,图像预处理,和图像,图像数据,数据扩增,练好,DRIVE,STARE,算法性能,分割效果,客观评价指标,细微,微血管,血管分叉,眼科疾病,计算机辅助分析
AB值：
0.306025
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