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基于深度学习的眼底血管图像分割算法研究

何晓云  
【摘要】:近几年,视网膜图像的血管分割一直是医学领域的研究热点,精确的分割视网膜血管是很多疾病诊断的重要前提,常常被作为诊断视网膜血管病变、糖尿病、高血压、青光眼的重要手段。传统的眼底血管分割是由医生手动完成的,但存在耗时长、过度依赖医生专业性的问题,随着图像处理的快速发展,视网膜自动分割取得了一些进展。然而,眼底血管图像存在数据集少、血管大小尺寸不一和病变背景干扰的问题,加大了图像分割的难度,也导致了视网膜图像的血管分割一直充满挑战。综上所述,视网膜血管的精确分割还有很大的提升空间。本文选择公开的CHASE数据集和DRIVE数据集进行实验。阅读了大量文献,选择U-Net网络作为基线模型,在此基础上进行改进,本文方法与其他现有方法相比,取得了很好的分割效果。本文主要的贡献有三点:1、提出了基于高低维特征融合注意力机制的U-Net网络分割算法。针对视网膜图像分割精度低的问题,本文在U-Net网络的基础上,在解码器的卷积操作中嵌入高低维特征融合注意力机制,其中,高维度和低维度的特征分别包含丰富的类别信息和位置信息,对需要关注的目标特征进行加权,减缓无用信息的干扰,提高分割模型的准确率。2、提出了基于串联金字塔池化模块和级联空洞卷积模块的U-Net网络分割算法。本文将U-Net网络的底部卷积核替换为串联金字塔池化模块和级联空洞卷积模块,金字塔池化模块和级联空洞卷积模块都具有在不增加网络参数的基础下,扩大特征图的感受野、提取丰富的图像特征的优点,串联的连接方式能得到更好的分割效果。3、本文将注意力机制模型、串联金字塔池化和级联空洞卷积模块融合起来进行实验,最终,基于CHASE数据集和DRIVE数据集的实验研究表明,所提融合模型与单一模型以及其它现有方法相比,准确率分别能达到98.11%和97.25%,灵敏度分别能达到81.73%和80.98%,充分验证了该模型能有效提高血管分割精度、辅助确诊血管病变,对医学临床具有十分重要的实践价值。


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