基于U型网络复合特征的视网膜血管分割方法.pptx
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添加副标题目录PART01PART02视网膜血管分割的意义U型网络复合特征的原理视网膜血管分割的应用场景PART03数据预处理特征提取模型训练视网膜血管分割结果展示PART04优势分析局限性分析改进方向PART05实验设置与数据集实验结果展示与其他方法的对比分析实验结果总结与讨论PART06在医学影像分析领域的应用前景在其他领域的应用可能性未来研究方向与展望感谢您的观看
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一种基于改进U-Net网络的视网膜图像血管分割方法.pdf
本发明提出了一种基于改进U‑Net网络的视网膜血管分割方法。通过对彩色眼底图像进行图像增强,提高图像中血管与背景之间的对比度,同时扩增训练数据集。以U‑Net编码器‑解码器结构为基本分割框架,设计密集卷积块和CDBR层结构代替传统卷积块,实现了多尺度特征信息的学习,提高模型的特征提取能力。同时,在模型跳跃连接处引入注意力机制,使模型重新分配权重,调整特征通道的重要程度,抑制噪声同时解决解码器端上采样过程中的血管信息丢失问题,基于以上技术构建GAB‑D2BUNet网络模型。本发明采用国际公开的视网膜眼底血管