MS-UNet++:基于改进UNet++的视网膜血管分割

来源 :光电子·激光 | 被引量 : 1次 | 上传用户：xiaoxie20092009

【摘要】

：

本文针对视网膜图像中细微血管特征提取困难导致其分割难度高等问题,提出了一种基于端到端的神经网络嵌套视网膜血管分割模型算法(简称MS-UNet++),该算法选取了深度监督网络UNet++作为分割网络模型,提升特征的使用效率;引入MulitRes模块,改善低对比度环境下细小血管的特征学习效果,并在特征提取后加上SENet模块进行挤压和激励操作,从而增强特征提取阶段的感受野,提高目标相关特征通道的权重。

【作者】

：

殷宁波黄冕刘利军黄青松

【机构】

：

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;云南国土资源职业学院信息中心云南昆明652501

【出处】

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光电子·激光

【发表日期】

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2021年01期

【关键词】

：

视网膜血管 UNet++ MultiRes SENet 图像分割

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