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彩色视网膜血管图像的自动分割算法 被引量：6
1
作者 汤敏 王惠南 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1281-1285,共5页
为了保证眼底测量结果的准确性、客观性、可重复性以及实用性,提出了彩色眼底图像自动分割与定量分析的算法。具体步骤如下:首先对彩色视网膜血管图像进行网格划分,其次对包含重要血管信息的网格区域实现Otsu阈值分割,在此基础上对其它... 为了保证眼底测量结果的准确性、客观性、可重复性以及实用性,提出了彩色眼底图像自动分割与定量分析的算法。具体步骤如下:首先对彩色视网膜血管图像进行网格划分,其次对包含重要血管信息的网格区域实现Otsu阈值分割,在此基础上对其它相邻网格进行区域生长算法分割,最后由计算机统一处理得到视网膜血管的网络径线。实验结果表明:该算法提取的血管网络径线连续性较好,血管中心线定位准确,抗干扰能力较强,处理速度较快,具有较高的临床应用价值。 展开更多
关键词 视网膜血管图像 人体生物特征 图像分割 计算机图像处理
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跨级可变形Transformer编解码视网膜图像分割算法 被引量：1
2
作者 梁礼明 阳渊 +1 位作者 何安军 李仁杰 《无线电工程》 北大核心 2023年第9期1990-2001,共12页
眼底视网膜血管图像分割对青光眼、糖尿病等疾病的预防和诊断具有重要意义。针对视网膜血管图像边缘分割模糊、微细血管漏缺和模型感受野不足等问题,提出了一种跨级可变形Transformer编解码(Cross-stage Deformable Transformer Encodin... 眼底视网膜血管图像分割对青光眼、糖尿病等疾病的预防和诊断具有重要意义。针对视网膜血管图像边缘分割模糊、微细血管漏缺和模型感受野不足等问题,提出了一种跨级可变形Transformer编解码(Cross-stage Deformable Transformer Encoding and Decoding Net,CTED-Net)视网膜图像分割算法。在特征提取网络中融入通道像素增强模块和跨级融合骨干,实现对视网膜血管全局特征的粗提取;在网络编码部分加入可变形自适应编码Transformer模块(Deformable Adaptive Coding Transformer Module,DACT),通过可变形编码的方式增大模型感受野;在编解码结构底层加入深层语义门控注意模块,实现对视网膜血管深层特征的充分学习,以改善血管图像边缘分割模糊的问题。在模型训练阶段采用加权交叉焦点损失函数,克服视网膜血管图像样本不平衡的问题。在公共数据集DRIVE和STARE上进行仿真实验,所提算法灵敏度、特异性、准确率和AUC指标在DRIVE上达到84.25%、98.17%、96.46%和98.70%,在STARE上达到80.22%、98.64%、96.71%和98.78%。通过与其他先进算法对比分析可以看出,所提算法分割效果可靠且整体性能先进。 展开更多
关键词 可变形Transformer 跨级融合骨干 加权交叉焦点损失函数 视网膜血管图像分割 深层语义门控注意模块
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