針對傳統(tǒng)的眼底圖像血管分割準確率不理想的情況,提出一種基于SegNet的血管分割網(wǎng)絡。用截取圖像的方法擴增數(shù)據(jù);基于SegNet模型進行改進,設計具有不同感受野的編碼塊、解碼塊結(jié)構(gòu),構(gòu)建編碼-多次解碼的網(wǎng)絡模型;通過大量實驗得到分割效果最佳的血管分割網(wǎng)絡。血管分割網(wǎng)絡在公開眼底數(shù)據(jù)庫DRIVE上進行訓練以及測試,準確率、AUC分別達到0.9548、0.9772。實驗結(jié)果表明,血管分割網(wǎng)絡達到了較高的分割精度。 

【文章來源】：計算機工程與設計. 2020年11期 北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

SegNet網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

解碼塊結(jié)構(gòu)

BVSNet結(jié)構(gòu)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Frangi濾波器和Otsu視網(wǎng)膜血管分割[J]. 孟琳,劉靜,曹慧,史婷瑤,張馳.  激光與光電子學進展. 2019(18)
[2]基于改進全卷積網(wǎng)絡的皮膚病變圖像分割[J]. 楊國亮,洪志陽,王志元,龔曼.  計算機工程與設計. 2018(11)



本文編號：2949802