【摘 要】
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视网膜图像中的神经纤维层(Retinal Nerve Fiber Layer,RNFL)作为视网膜病变的最主要最早期的特征性部位,RNFL的分割对于糖尿病视网膜病变的评估具有重要的意义.由于视网膜图像中视网膜纤维层部分的对比度相对于背景较低,边缘不明显,分割的图像中存在断裂和难以识别的情况.提出了一种基于U-Net的RNFL分割方法,将Res path、子像素卷积层(Sub-pixel Convo
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,北京端点医药研究开发有限公司,北京联合大学基础与交叉科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673381,61772011),山西省智能信息处理实验室开放项目(CICIP2018002),北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2020CZ06)。
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视网膜图像中的神经纤维层(Retinal Nerve Fiber Layer,RNFL)作为视网膜病变的最主要最早期的特征性部位,RNFL的分割对于糖尿病视网膜病变的评估具有重要的意义.由于视网膜图像中视网膜纤维层部分的对比度相对于背景较低,边缘不明显,分割的图像中存在断裂和难以识别的情况.提出了一种基于U-Net的RNFL分割方法,将Res path、子像素卷积层(Sub-pixel Convolution)和残差模块与原始的U-Net结合,能够更好地保留边缘信息,更加准确地分割RNFL,减少分割
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