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题名基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割
被引量：3
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作者
许言兵
周阳
李灿标
郑楚君
张润谷
王文斌
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机构
华南师范大学物理与电信工程学院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期54-64,共11页
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基金
国家自然科学基金(10504008)。
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文摘
提出一种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法。首先对预处理后的图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征,构建3维眼底图像像素特征;同时对眼底图像进行超像素分块,并采用一致性准则对所分的超像素块进行筛选,得到超像素候选块;把超像素候选块当作样本点,把候选块内的像素特征的统计平均值当作特征向量,在特征空间中进行仿射传播聚类得出血管类和背景类两个聚类中心;根据血管类和背景类两个聚类中心,采用最近邻方法对眼底像素进行分类,实现对视网膜血管的分割。实验表明:在DRIVE和STARE眼底图像数据库上,本文算法的平均准确率分别为94.63%和94.30%;相较于K-means、模糊C均值(FCM)和其他聚类方法,本方法对血管的识别度高,所分割的视网膜血管有较好的连续性和完整性。
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关键词
图像处理
视网膜血管分割
超像素
仿射传播聚类
一致性
候选块
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Keywords
image processing
retinal vessel segmentation
super-pixel
affinity propagation clustering
consistency
candidate blocks
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于多尺度多路径FCN的视网膜血管分割
被引量：3
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作者
张润谷
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机构
华南师范大学物理与电信工程学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第2期194-198,共5页
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文摘
视网膜血管的形态结构信息可以为糖尿病、高血压等疾病提供诊断依据。提出了一种基于多尺度多路径的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法。首先,利用空洞卷积代替池化层和上采样操作,在不增加参数的情况下增加感受野,避免了细节信息的丢失;其次,通过使用不同空洞率的空洞卷积实现图像数据的多尺度特征提取,充分学习图像的多尺度特征,避免网络过深,并提升了细小血管的提取能力;同时,利用跳层结构在网络中建立多条信息流通路径,通过多路径信息流充分传递多尺度特征信息,提高网络预测效果。实验结果表明,该算法在DRIVE数据集上的平均准确度、灵敏度和特异性分别为95.46%.81.24%,97.77%,取得了较好的视网膜血管的分割效果。
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关键词
深度学习
视网膜血管
全卷积神经网络
多尺度特征
多路径信息流
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Keywords
depth learning
retinal vessels
fully convolutional neural network
multi-scale feature
multi-path information flow
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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