典型文献
基于三端注意力机制的视网膜血管分割算法
文献摘要：
视网膜血管的结构和形态是计算机辅助系统诊断眼科疾病的重要依据.针对细小血管分割精度低的问题,提出一种融合残差密集模块与三端注意力模块的改进型U-Net算法.首先,将残差模块与密集模块相结合,充分利用每层的特征,提高网络提取细小血管特征的能力.在解码阶段引入三端注意力模块,利用空间注意力机制自适应地对特征进行空间校正,抑制背景噪声,突出目标区域.同时,通过多尺度特征融合的方式,利用高级语义特征改善网络对细小血管的分割效果.最后,为获取血管的多尺度特征,在编码-解码网络结构中加入空洞卷积,在不增加参数的情况下增加感受野.基于DRIVE和STARE数据集的实验结果表明,所提出网络的灵敏度、特异性、准确率和AUC(area under curve)分别为81.26％/82.57％、98.20％/98.37％、96.70％/97.51％和98.12％/98.41％,优于现有先进算法.
文献关键词：
计算机辅助系统;血管分割;U-Net;残差密集模块;空洞卷积;三端注意力模块
中图分类号：
作者姓名：
曹飞道;赵怀慈
作者机构：
中国科学院光电信息处理重点实验室,沈阳110016;中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]曹飞道;赵怀慈-.基于三端注意力机制的视网膜血管分割算法)[J].控制与决策,2022(10):2505-2512
A类：
残差密集模块,三端注意力模块
B类：
视网膜血管分割,分割算法,计算机辅助系统,系统诊断,眼科疾病,细小,融合残差,改进型,Net,残差模块,每层,血管特征,解码,空间注意力机制,行空,背景噪声,目标区域,多尺度特征融合,高级语义特征,分割效果,在编,空洞卷积,感受野,DRIVE,STARE,area,under,curve
AB值：
0.28483
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