基于機器學習對眼底圖像視網膜血管分割方法
陸輝輝; 夏海英 廣西師范大學電子工程學院; 廣西桂林541004
關鍵詞：血管分割 眼底圖像 機器學習 視網膜 糖尿病
摘要：眼底圖像血管分割對于分析糖尿病視網膜病變具有重要意義。本文分析了U-net[1]的網絡結構,搭建了U-net網絡模型,實現了基于卷積神經網絡的眼底圖像血管分割。在DRIVE數據庫上的實驗結果表明,DRIVE眼底圖像數據庫細小血管多而雜,依靠人眼分割極其困難,但U-net在對眼底圖像血管分割上的特異性、靈敏度、準確率、處理速度等方面明顯優于傳統的眼底圖像血管分割方法。
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