眼底图像硬渗出物的分割算法:基于区域分类引导的小波Y-Net的EX分割
张利云
方智文
唐宇姣
杨丰
南方医科大学生物医学工程学院//广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州 510515
摘要：目的 为消除视盘在硬渗出物(EX)分割过程中带来的影响提出了基于区域分类引导的小波Y-Net网络的EX分割算法.方法 该网络为端到端的眼底图像EX分割网络,通过区域分类引导EX分割联合实现了视盘区域检测和EX分割,有效地降低了视盘对EX分割的干扰.为了避免因下采样操作产生信息损失而导致微小EX区域分割失效的问题,该网络进一步引入了离散小波变换(DWT)和离散小波逆变换(IDWT)取代传统的池化下采样和上采样操作.同时,采用了基于残差连接的Inception模块获取多尺度特征.所提出的算法在IDRiD、e-ophtha EX数据库上进行训练和测试,并进行像素级评估.结果 区域分类引导的小波Y-Net网络在IDRiD、e-ophtha EX数据库上分别获得0.9858、0.9938的准确率以及0.9880、0.9986的受试者工作特征曲线下面积(AUC).结论 本文提出的方法能够有效地规避视盘的影响,保留图像细节信息,提升EX的分割效果.
关键词：眼底图像硬性渗出分割Inception模块离散小波变换Y-Net
资助基金：国家自然科学基金(61771233)
论文发表日期：2021-08-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 1250-1259 )
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