多特征融合神经网络的眼底血管分割算法

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眼底毛细血管的自动监测对眼科疾病、糖尿病、心脏病等疾病的早期筛查具有重要意义。为了解决对毛细血管特征表达不精细带来的血管分割缺失问题,本文提出多模块融合的残差神经网络模型(MbResU-Net)。该模型利用了编码-解码网络结构。为了减少网络编码器与解码器之间的语义差距而带来的信息丢失,用非线性网络结构代替快捷连接嵌入到网络中。为了获得更多血管的细节特征,MbResU-Net提出将三块U型网络以残差方式连接,在避免丢失的前提下,最大的提取视网膜结构特征。为了保证分割质量,对图像执行预处理操作,并设计融
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