DU-Net:基于改进型U-Net的视网膜血管分割模型
孟瑶
孔劼
西安石油大学计算机学院 陕西西安 710076
摘要：使用视网膜血管的图像可以识别各种疾病,很多眼部疾病需要通过眼球的毛细血管状况来进行判别,因此视网膜血管的准确分割对一些疾病的早期诊断非常重要.医疗影像数据量与U-Net模型在体量上相匹配,有效避免了过拟合.但U-Net网络通常包含大量的层和参数,特别是在处理大型图像数据集时训练和推理的时间较长.为更好地分割视网膜血管,提供一个基于改进U-Net的视网膜血管图像分割方式,用Do卷积代替U-Net路径上的卷积运算,在不增加网络推理运算的情况下加快收敛速度并改善网络性能.在DRIVE数据集上的实验结果表明,与原始U-Net相比,IoU提升了 1.2%,Dice提升了 1.7%,Global correct提升了0.1%.
关键词：视网膜血管分割U-NetDU-NetDo卷积医学图像分割
论文发表日期：2024-06-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 42-45 )