基于改进U-Net视网膜血管图像分割算法

作者：李大湘; 张振^*

来源：光学学报, 2020, 40(10): 64-72.

• 图像处理
• 空洞卷积
• 注意力机制
• 视网膜血管
• 图像分割

针对视网膜图像中血管细小而导致其分割精度低等问题,通过在U-Net网络中引入Inception、空洞卷积与注意力机制等模块,提出一种改进U-Net视网膜血管图像的分割算法。首先,在编码阶段增加Inception模块,采用不同尺度的卷积核对图像进行特征提取,以获得其多尺度信息;然后,在U-Net网络的底部增加级联空洞卷积模块,以在不增加网络参数的情况下扩大卷积操作的感受野;最后,在解码阶段为反卷积操作设计了注意力机制,将注意力机制与跳跃连接方式相结合,聚焦目标特征,以解决权重分散等问题。基于标准图像集DRIVE的实验结果表明,所提算法的平均准确率、灵敏度与特异性较之U-Net算法分别提高1.15%,6.15%与0.67%,也优于其他传统分割算法。

• 单位
  通信与信息工程学院; 西安邮电大学