U-NetDU-NetDo卷积医学图像分割使用视网膜血管的图像可以识别各种疾病,很多眼部疾病需要通过眼球的毛细血管状况来进行判别,因此视网膜血管的准确分割对一些疾病的早期诊断非常重要.医疗影像数据量与U-Net模型在体量上相匹配,有效避免了过拟合.但U-Net网络通常包含大量的层和参数,特别是在处理大型图像数据集时训练和推理...
深度分割网络注意力模块针对现有视网膜血管分割方法存在着分割不足,抗干扰能力弱等问题,提出了一种基于视觉注意力增强模型的视网膜血管分割方法.首先,通过白平衡和滤波对视网膜眼底图像进行增强预处理;然后,在医学图像分割网络中引入视觉注意力模型,提高视网膜血管特征的显著性,利用构建的深度分割网络进行模型训练;最后,利用...
种基于U-Net 网络［12］结合视觉注意力模型的血管分割方法，在医学图像分割网络的基础上，引入视觉注意力模块以提高视网膜血 管特征的显著性，实现了对视网膜血管的精确分割，为辅助眼科医生的诊断提供了有效参考。1视网膜血管分割 本文利用医学图像分割U-Net 网络结合视觉注意力CBAM （convolutional block attention module...