眼底血管在许多疾病的检测和诊断中含有丰富的信息，因此提高眼底血管分割精度对于多种疾病的诊断和临床研究具有重要意义。本文提出了一种基于小波变换和U-Net神经网络的眼底图像血管分割算法，该算法通过数据增广与预处理、小波系数图像获取、U-Net神经网络训练与预测、阈值分割与后处理等步骤完成眼底血管的分割。采用分割准确率、特异度、灵敏度与AUC等指标，对本文算法进行了性能分析。实验结果显示，本文提出的眼底图像血管分割算法能得到满意的分割结果，在中医现代目诊中具有潜在的应用价值。
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