典型文献
基于边缘增强和特征金字塔的视网膜血管分割网络
文献摘要：
U-Net在许多医学图像分割问题中具有先进的性能,因此提出了一种基于边缘增强和特征金字塔的U型分割网络并应用于视网膜血管分割.通过基于梯度算子的边缘增强模块获取额外的边缘先验,以无监督的方式增强边界特征和提高网络对细小血管的辨识能力,利用特征金字塔级联模块帮助网络提取更丰富的语义特征,并将传统卷积替换为Octave卷积方式以更好地提取特征.在公开的2个眼底图像数据集上进行实验,结果证明改进的方法具有更好的性能,有效地提高了分割结果中血管的完整性和连续性.
文献关键词：
深度学习;视网膜血管分割;边缘增强;特征金字塔
中图分类号：
作者姓名：
夏嘉勒;孔凡辉;马吉权
作者机构：
黑龙江大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080;黑龙江大学数据科学与技术学院,哈尔滨150080
文献出处：
引用格式：
[1]夏嘉勒;孔凡辉;马吉权-.基于边缘增强和特征金字塔的视网膜血管分割网络)[J].黑龙江大学自然科学学报,2022(03):355-364
A类：
B类：
边缘增强,特征金字塔,视网膜血管分割,分割网络,Net,医学图像分割,梯度算子,边缘先验,无监督,边界特征,细小,级联模块,语义特征,Octave,提取特征,眼底图像,图像数据集
AB值：
0.293612
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