基于深度学习的视网膜血管分割方法综述
吴亚兰
袁野
蒋传健
重庆对外经贸学院 重庆 401520
摘要：视网膜血管形态对各种眼科疾病和躯体疾病的诊断具有重要意义,基于深度学习的视网膜血管分割技术近年来备受关注.为帮助研究人员快速了解基于深度学习的视网膜血管分割的研究进展,构建更先进、更鲁棒的网络分割模型,回顾了近 6年视网膜血管分割方面的学术论文,分别概述了基于全卷积神经网络架构的分割方法、基于U-Net的分割方法和基于GAN的分割方法,讨论了基于深度学习的视网膜血管分割技术的优缺点.
关键词：视网膜血管分割深度学习全卷积神经网络U-NetGAN
资助基金：重庆对外经贸学院科学研究重点项目(KYKJ202201)
论文发表日期：2024-07-28
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( 43-46 )