结合注意力机制和多路径U-Net的视网膜血管分割

作者：侯向丹; 李紫宇; 牛敬钰; 刘洪普^*

来源：计算机辅助设计与图形学学报, 2023, 35(01): 55-65.

• 图像分割
• 视网膜血管
• 多路径U-Net
• 注意力机制
• 残差模块

针对现有算法无法精确分割细微血管末端,且分割结果易受光学造影与病变区域影响的问题,提出一种结合注意力和多路径U-Net的视网膜血管分割算法.首先,设计一个双路径U-Net,通过纹理与结构分支提取粗和细粒度血管,并使用语义指导模块充分融合深浅层特征;其次,采用一种引入注意力机制和DropBlock的残差模块来代替普通卷积模块,改善处于复杂背景区域中血管的分割效果,防止过拟合;最后,将双路径U-Net的输出图与原图传入特征细化模块进行特征提取和融合,进一步细化血管分割结果.在DRIVE, STARE和CHASEDB1数据集上的实验结果表明,该算法的准确率分别为97.01%,96.43%和97.52%;灵敏度分别为80.31%,84.38%和81.61%;受试者工作特性曲线下方的面积(AUC)分别为98.67%, 98.06%和98.83%,综合分割性能优于其他算法.

• 单位
  河北工业大学