[发明专利]基于改进UNet++的视网膜血管图像分割方法有效
| 申请号： | 202011308230.6 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112508864B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王江峰;刘利军;冯旭鹏;黄青松 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 何娇 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于改进UNet++的视网膜血管图像分割方法，属于医疗图像处理技术领域。本发明选取了深度监督网络UNet++作为图像分割网络模型，提升特征的使用效率；引入MulitRes特征提取模块，改善低对比度环境下细小血管的特征学习效果，通过协调图像在不同尺度下学习到的特征，进一步提升网络的泛化能力和网络结构的表达能力，并在特征提取后加上SeNet通道注意力模块进行挤压和激励操作，从而增强特征提取阶段的感受野，提高目标相关特征通道的权重。基于DRIVE视网膜图像数据集验证了本发明改进的UNet++网络模型，与现有模型对比了重叠率，交并比，准确度，灵敏度等评价指标均获得了一定的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 unet 视网膜 血管 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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