基于N-Unet视网膜血管分割

基于N-Unet视网膜血管分割
田红;陈姚节
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2024(41)4
【摘要】针对在现阶段视网膜血管分割过程中存在的分支断裂问题,提出一种非局部Unet的模型Non-local Unet(N-Unet)。

N-Unet模型保留了编码器-解码器的对称结构,在编码器阶段引入非局部块,使模型在提取特征的过程中关注非局部信息,能更好地捕捉图像中非相邻像素之间的关系。

该模型在公开的DRIVE数据集上进行评估,得到的准确性、敏感性、特异性、曲线下面积分别为0.9523、0.8021、0.9743、0.8949。

实验结果表明,该方法在解决血管分割过程中的分支断裂问题表现良好,具有研究意义。

【总页数】5页(P219-223)
【作者】田红;陈姚节
【作者单位】武汉科技大学计算机科学与技术学院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于血管连通性的视网膜血管分割技术研究
2.基于视网膜血管模型的图像分割与血管提取
3.Dil-UNet++:基于UNet++的多尺度融合视网膜血管分割网络模型
4.
基于多尺度全局注意力的U型视网膜血管分割网络5.基于粗糙注意力融合机制与Group Transformer的视网膜血管分割网络
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。