基于FDMU-net的早产儿视网膜图像血管分割

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早产儿视网膜病变是一种血管增生性疾病,是导致新生儿视网膜受损或致盲的主要原因之一。通过分割和分析早产儿眼底图像中的血管结构,可以对早产儿视网膜病变进行早期诊断和监测。早产儿视网膜血管较成年人视网膜血管对比度低且存在脉络膜重叠等问题,从而会导致视网膜血管分割准确率不高和敏感度较低等问题。为解决这些问题,在U-net框架下提出FDMU-net新生儿视网膜血管分割模型。该模型融入密集连接层来提高特征利用率,在编码和解码通道拼接过程中,采用多尺度卷积核特征融合方式来提高感受野,并利用血管骨架加权focal
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