基于FCN的眼底图像中央凹自动检测算法

针对传统算法很难识别彩色眼底图像中央凹的问题,提出一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的眼底图像中央凹自动检测算法.首先通过彩色眼底图像的局部上下文环境挖掘全局上下文信息,构建实现局部像素级分类的FCN模型,然后将局部像素级特征推广到全局金字塔池化模块中,使空间统计数据为全局语境理解提供了更好地描述与表达,从而有效获得了极具区分度的全局上下文信息,最后将全局与局部特征相融合,实现对中央凹的精准检测.实验结果表明,该算法提高了眼底暗病变检测的特异性,并为眼底严重病变的发现提供了有效证据.