【摘 要】
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可靠的视网膜血管分割可以作为监测和诊断某些疾病的一种方式，如糖尿病和高血压，因为它们影响视网膜的血管结构。由于眼睛血管结构复杂，病理特征不确定，使得血管分割仍然存在许多局限性和不足。基于此，提出了一种基于对称式的残差U-Net网络结构用于视网膜血管分割。网络保留了U-Net对称式的编码器-解码器结构，并将改进后的残差块进行融合，利用残差模块增强网络的特征提取能力。最后采用公开的DRIVE彩色眼底图
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可靠的视网膜血管分割可以作为监测和诊断某些疾病的一种方式，如糖尿病和高血压，因为它们影响视网膜的血管结构。由于眼睛血管结构复杂，病理特征不确定，使得血管分割仍然存在许多局限性和不足。基于此，提出了一种基于对称式的残差U-Net网络结构用于视网膜血管分割。网络保留了U-Net对称式的编码器-解码器结构，并将改进后的残差块进行融合，利用残差模块增强网络的特征提取能力。最后采用公开的DRIVE彩色眼底图像数据集进行了充分的对比试验，模型在测试集上的准确率、特异性、灵敏度和AUROC值分别达到了96.48%、98.60%、82.96%和98.35%。试验结果显示，所提分割模型对视网膜血管图像可达到优异的分割效果。
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