基于Dense U-net方法的眼底彩色照片图像血管分割研究

来源 :生物医学工程研究 | 被引量 : 6次 | 上传用户：playallprogram

【摘要】

：

眼底彩色照片图像血管分析可用于评估和监测各种眼科疾病,对患者提前干预治疗提供指导,减少致盲风险,具有十分重要的临床意义。目前眼底血管分割的算法及模型,对于细小血管如视网膜毛细血管的分割效果仍有待提高。本研究针对此问题提出Dense U-net网络架构,该模型在U-net网络中加入了Dense Block架构,可以提高细小血管的分割准确率,同时该算法模型在DRIVE(digital retinal

【作者】

：

张亮军承垠林马梦楠马丽周毅

【机构】

：

中山大学生物医学工程学院,中山大学中山眼科中心,中山大学中山医学院医学信息教研室

【出处】

：

生物医学工程研究

【发表日期】

：

2019年04期

【关键词】

：

眼底图像 U-net 血管分割神经网络深度学习 Retinal fundus image U-net Blood vessel segmentation N

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YFC0116902),国家自然科学基金资助项目(61876194),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(19YKYJS52),NSFC-广东大数据科学中心联合基金资助项目(U1611261),广州市科技计划项目(201604020016)

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