一种基于改进U形网络的眼底图像视网膜新生血管检测方法

糖尿病性视网膜病变(简称糖网病)是主要的致盲眼疾病之一,视网膜新生血管的出现是糖网病恶化的重要标志.为了更准确地检测出视网膜新生血管,本文提出了一种基于彩色眼底图的视网膜新生血管检测方法.首先通过一种改进的U形卷积神经网络对血管进行分割;然后利用滑动窗口提取特定区域内血管的形态特征,通过支持向量机将窗口内的血管分为普通血管和新生血管.使用来自MESSIDOR数据集和Kaggle数据集的含有视网膜新生血管的彩色眼底图对实验进行训练和测试,结果表明该方法对视网膜新生血管检测的准确率为95.96%;该方法在糖网病计算机辅助诊断方面有潜在的应用前景.