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一種淺層非對稱(chēng)結構的視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡(luò )
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江南大學(xué)

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基金項目:江蘇省自然科學(xué)基金(BK20180594)


A Retinal Vascular Segmentation Network with Shallow Asymmetric Structure
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    摘要:

    針對傳統視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡(luò )隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )深度加深導致微小特征信息丟失,網(wǎng)絡(luò )分割靈敏度低的問(wèn)題,提出了一種有別于傳統對稱(chēng)編碼-解碼模塊的非對稱(chēng)視網(wǎng)膜血管分割結構。網(wǎng)絡(luò )權重參數量為7.2MB,以殘差注意力模塊和多尺度空洞卷積模塊作為基礎特征提取模塊,特征圖的最大通道層數只有64層,特征圖尺寸減半和反卷積操作都只有兩次,能夠減少特征圖尺寸變化帶來(lái)的信息丟失現象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1數據集上進(jìn)行測試的準確性分別為96.85%和97.39%,靈敏度分別為84.03%和86.50%,特異性分別為98.08%和98.12%,AUC分別為98.63%和98.99%。

    Abstract:

    Aiming at the problem that the traditional retinal blood vessel segmentation network leads to the loss of small feature information and the low sensitivity of network segmentation with the deepening of the network depth, An asymmetric retinal vessel segmentation structure is proposed, which is different from the traditional symmetric encoder-decoder module. The amount of network weight parameters is 7.2 MB, and the residual attention module and the multi-scale dilated convolution module are used as the basic feature extraction modules. The maximum number of channel layers of the feature map is only 64 layers, and the size of the feature map is halved and the deconvolution operation is only twice, which can reduce the information loss phenomenon caused by the change of feature map size. The test accuracy of the proposed method on the DRIVE and CHASE-DB1 datasets is 96.85% and 97.39%, respectively, the sensitivity is 84.03% and 86.50%, the specificity is 98.08% and 98.12%, and the AUC is 98.63%, respectively and 98.99%.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王耀,顧德.一種淺層非對稱(chēng)結構的視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡(luò )計算機測量與控制[J].,2023,31(10):194-199.

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  • 收稿日期:2023-01-14
  • 最后修改日期:2023-02-02
  • 錄用日期:2023-02-02
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-10-26
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