基于改进的U-Net眼底视网膜血管分割

作者：梁礼明^*; 盛校棋; 郭凯; 邓广宏

来源：计算机应用研究, 2020, 37(04): 1247-1251.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0775

• U型网络
• 视网膜
• 血管分割
• 形态学滤波

针对视网膜血管图像特征信息复杂程度高,现有算法存在微血管分割较低和病理信息误分割等问题,提出一种融合Dense Net和U-Net网络的血管分割模型。首先,通过限制对比度直方图均衡化和filter滤波对图像进行血管增强处理;其次,利用局部自适应gamma提升图像亮度信息并降低伪影的干扰;再次,由多尺度形态学滤波局部增强微血管特征信息;最后,利用U型密集链接模块进行分割。该算法在DRIVE数据集上实验,其平均准确率、灵敏度和特异性分别高达96. 74%、81. 50%和98. 20%。

• 单位
  自动化学院; 江西理工大学