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基于改进的U-Net视网膜图像的神经纤维层分割算法
1
作者
杨茜
徐婕
+1 位作者
黄卉
张欣
《数学的实践与认识》
2021年第12期102-110,共9页
视网膜图像中的神经纤维层(Retinal Nerve Fiber Layer,RNFL)作为视网膜病变的最主要最早期的特征性部位,RNFL的分割对于糖尿病视网膜病变的评估具有重要的意义.由于视网膜图像中视网膜纤维层部分的对比度相对于背景较低,边缘不明显,分...
视网膜图像中的神经纤维层(Retinal Nerve Fiber Layer,RNFL)作为视网膜病变的最主要最早期的特征性部位,RNFL的分割对于糖尿病视网膜病变的评估具有重要的意义.由于视网膜图像中视网膜纤维层部分的对比度相对于背景较低,边缘不明显,分割的图像中存在断裂和难以识别的情况.提出了一种基于U-Net的RNFL分割方法,将Res path、子像素卷积层(Sub-pixel Convolution)和残差模块与原始的U-Net结合,能够更好地保留边缘信息,更加准确地分割RNFL,减少分割中断裂的情况.将提出的算法与原始的U-Net和MultiResUNet进行了比较,选取Jaccard、F1、Precision和Recall四个指标作为评价指标,结果表明本文提出的算法具有更好的分割结果,优于其他两种分割算法.
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关键词
rnfl分割
Res
path
子像素卷积
残差
视网膜图像
原文传递
题名
基于改进的U-Net视网膜图像的神经纤维层分割算法
1
作者
杨茜
徐婕
黄卉
张欣
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
北京端点医药研究开发有限公司
北京联合大学基础与交叉科学研究所
出处
《数学的实践与认识》
2021年第12期102-110,共9页
基金
国家自然科学基金(61673381,61772011)
山西省智能信息处理实验室开放项目(CICIP2018002)
北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2020CZ06)。
文摘
视网膜图像中的神经纤维层(Retinal Nerve Fiber Layer,RNFL)作为视网膜病变的最主要最早期的特征性部位,RNFL的分割对于糖尿病视网膜病变的评估具有重要的意义.由于视网膜图像中视网膜纤维层部分的对比度相对于背景较低,边缘不明显,分割的图像中存在断裂和难以识别的情况.提出了一种基于U-Net的RNFL分割方法,将Res path、子像素卷积层(Sub-pixel Convolution)和残差模块与原始的U-Net结合,能够更好地保留边缘信息,更加准确地分割RNFL,减少分割中断裂的情况.将提出的算法与原始的U-Net和MultiResUNet进行了比较,选取Jaccard、F1、Precision和Recall四个指标作为评价指标,结果表明本文提出的算法具有更好的分割结果,优于其他两种分割算法.
关键词
rnfl分割
Res
path
子像素卷积
残差
视网膜图像
Keywords
rnfl
segmentation
Res path
Sub-pixel Convolution
Residual
Retinal images
分类号
R770.4 [医药卫生—眼科]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的U-Net视网膜图像的神经纤维层分割算法
杨茜
徐婕
黄卉
张欣
《数学的实践与认识》
2021
0
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