[发明专利]一种基于改进U-net的高精度视网膜血管分割方法有效
| 申请号： | 202110602901.8 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113222975B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 吴聪;程禹清;李纬;李仕军;刘肖;龙成;刘延龙 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉华强专利代理事务所(普通合伙) 42237 | 代理人： | 温珊姗;王冬冬 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及提出了一种基于改进U‑net的高精度视网膜血管分割方法。方法中深度神经网络模型名为DFUNET，其中包含管全新的dense fusion block(DFB)，同时，将一部分的常规卷积改进为可变形卷积，DFB包含dense connected layer、局部特征融合(LFF)和local residual learning，DFB可以学习输入输出之间的残差表示，可以使得收敛速度更快和提升分类精度，可变形卷积通过学习自适应的感受野来模拟不同形状和尺度的视网膜血管,以提升特征传输的非线性表达。通过在DRIVE数据集上的验证，该方法的分割准确率为96.17％，高于U‑Net。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 net 高精度 视网膜 血管 分割 方法 | ||
【主权项】：
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